Открыв файл, вы видите названия столбцов и типы данных. В нем присутствуют вполне ожидаемые признаки, а также полезные порядковые данные (например, «Общее качество дома, 1–10, где 10 означает «Превосходное»), номинальные данные («Окрестности») и множество других признаков. На первый взгляд, с данными все в порядке.
На следующем этапе вы, вероятно, решите изучить значения, которые принимают переменные. Охватывают ли они те сценарии, которые вы хотите проанализировать? Например, если вы обнаружите, что переменная «Тип здания: тип жилища» принимает только одно значение – «Дом на одну семью», но не включает квартиры, дуплексы или кондоминиумы, то ваша модель будет иметь ограниченный охват по сравнению с моделью компании Zillow. Ее инструмент Zestimate® может предсказать цену продажи кондоминиума – но, если у вас нет исторических данных о них, модель вашей компании не сможет надежно предсказать его цену.
Мораль заключается в следующем: не выуживайте данные, как говорилось в цитате, приведенной в начале главы. Убедитесь в том, что данные позволяют ответить на поставленный вопрос.
Программное обеспечение сгенерирует для вас множество сводных статистических показателей. Ваша задача – поместить эти данные в контекст. Оцените соответствие этой сводной статистики своему интуитивному пониманию проблемы. Еще один ключевой компонент EDA – визуализации. Используйте их для обнаружения аномалий и других странностей в данных.
Давайте рассмотрим несколько примеров проведения разведочного анализа данных с использованием гистограмм, диаграмм размаха, столбиковых графиков и диаграмм рассеяния. Если вы уже хорошо знакомы с такими графиками, то можете пропустить этот раздел.
Гистограммы позволяют определить форму распределения непрерывных числовых данных. Рассмотрим гистограмму продажных цен, изображенную на рис. 5.1. На ней мы видим около 125 домов стоимостью до 200 000 долларов и длинный хвост справа, сформированный самыми дорогими домами. Из-за этого хвоста средняя цена продажи (181 000 долларов) превышает медианную цену (163 000 долларов). То есть из-за небольшого количества дорогих домов среднее значение превышает медианное.
Рис. 5.1. Гистограмма, отражающая форму распределения цен на дома
Гистограммы помогают обнаруживать аномалии. Если бы вы увидели отрицательные значения, говорящие о получении покупателем платы за покупку дома, или неожиданно большие значения у правого края графика на рис. 5.1, что бывает при задании максимального значения (например, когда любое значение, превышающее 500 000 долларов, записывается как 500 000 долларов), вам бы захотелось задать дополнительные вопросы.
Диаграммы размаха[40] можно использовать для сравнения данных, принадлежащих нескольким группам. На рис. 5.2 показана диаграмма размаха для каждого рейтинга качества дома, где 1 означает плохое, а 10 – превосходное.
Рис. 5.2. Использование диаграмм размаха для сравнения продажных цен при различных рейтингах качества