深入解析数据分析之探索性分析中的单变量、双变量与多变量技术

数据分析涉及多种技术，包括单变量分析（即对单一变量的分析）以及多变量分析（即同时分析多个变量）。数据无处不在，无论是电子表格、社交媒体平台还是调查问卷中，我们都能找到它的身影。通过清洗、转换、解释、分析和可视化这些数据，以提取有用信息并获取有价值的洞察，从而做出更有效的商业决策，这一过程被称为数据分析。

数据分析可以分为六种类型：探索性分析、描述性分析、推断性分析、预测性分析、因果分析和机制分析。本文将深入探讨探索性分析。

探索性分析是对数据进行初步分析，以发现数据中的关系，并通过统计和可视化工具了解数据集中的趋势、模式和关系。探索性数据分析（EDA）可以通过图形或非图形的方式进行分类，每种方法又可以是单变量、双变量或多变量。

单变量分析中，只有一个因变量。其目标是从数据中推导、定义和总结数据，并分析其中的模式。在数据集中，它分别探索每个变量。单变量分析可以识别包括集中趋势（均值、众数和中位数）、离散度（范围、方差）、四分位数（四分位距）和标准差在内的模式。

单变量数据可以通过频率分布表、条形图、直方图、饼图和频率多边形来描述。频率分布表反映了数据中事件发生的频率，条形图便于比较不同类别的数据，直方图则适用于可视化连续数据，饼图用于理解一个群体如何被分解成更小的部分，频率多边形则用于比较数据集或显示累积频率分布。

双变量分析涉及两个变量，分析的是两个变量之间的因果关系和关系。双变量分析有三种类型：两个数值变量的双变量分析、两个分类变量的双变量分析以及一个数值变量和一个分类变量的双变量分析。

两个数值变量的双变量分析可以通过散点图和线性相关来进行。散点图使用点来表示数据，便于观察两个变量之间的关系。线性相关则表示两个数值变量之间的线性关系强度。

两个分类变量的双变量分析可以通过卡方检验来进行。卡方检验用于确定分类变量之间的关联性。

一个数值变量和一个分类变量的双变量分析可以通过Z检验和T检验来进行。Z检验和T检验用于计算样本和总体之间的差异是否显著。

多变量分析在需要同时检查两个以上变量时变得必要。由于在图表中可视化四个变量之间的关系对人类大脑来说是一个巨大的挑战，因此分析师使用多变量分析来研究更复杂的数据集。多变量分析的类型包括聚类分析、因子分析、多元回归分析、主成分分析等。

聚类分析将不同的对象分类到群集中，使得同一组中的两个对象之间的相似性最大，而不同组之间的相似性最小。主成分分析（PCA）减少了具有大量相互关联的变量的数据表的维度，将原始变量转换为称为“主成分”的新变量集。对应分析使用列联表中的数据显示两个不同变量组之间的相对关系。

通过探索性分析，我们可以从一次检查一个事物到分析不同因素之间的关系，帮助揭示模式和洞察，从而做出更好的决策。总的来说，通过不同的分析，我们获得了宝贵的知识，为未来的行动和研究提供了信息。

希望你现在对单变量、双变量和多变量分析中使用的各种技术有了更好的理解。