改进探索性数据分析的实用技巧！

Datawhale干货摘要

探索性数据分析（EDA）是数据分析的重要一环，涉及到使用可视化工具来洞察数据。本文分享了简化EDA过程的三个实用技巧：

1. 使用适合具体任务的图表。
2. 充分利用可视化库功能。
3. 寻求更快的完成方式。

技巧1：使用非平凡图表

在风能分析项目中，传统的相关矩阵虽常用，但不易解释。散点图矩阵作为替代品，在同一视图下展示特征间的成对相关性，更直观但存在数据重复。结合两者优势的汇总表显示了特征间的散点图和相关性气泡，以及各自的分布。

技巧2：利用可视化库功能

在呈现EDA结果时，添加图表元素（如箭头、注释）可以增加吸引力和可读性。通过标出功率曲线的重要区域和注释异常值，图表更易于理解和解释。

技巧3：寻找更快的方法

在分析风能数据时，除了动态变化，风速随风向变化的图表也很重要。风玫瑰图是表示风速方向分布的理想选择。虽然使用matplotlib库的windrose模块可以轻松创建，但将风能动态和风玫瑰图合并在一个视图中却不简单。Python Imaging Library (PIL) 提供了一个更易于操作的解决方案，能够创建尺寸匹配的整洁图表。

结论

文章以定制、逐项和优化的公式结束，强调了定制化图表、使图表自解释以及优化EDA流程的重要性。这些技巧旨在简化EDA过程，使之更高效和有趣。