所謂探索性數(shù)據(jù)分析（EDA" title="EDA">EDA），是指對已有的數(shù)據(jù)(特別是調(diào)查或觀察得來的原始數(shù)據(jù))在盡量少的先驗假定下進行探索,，通過作圖,、制表、方程擬合,、計算特征量等手段探索數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和規(guī)律的一種數(shù)據(jù)分析方法,。特別是當(dāng)我們對這些數(shù)據(jù)中的信息沒有足夠的經(jīng)驗，不知道該用何種傳統(tǒng)統(tǒng)計方法進行分析時,，探索性數(shù)據(jù)分析就會非常有效,。探索性數(shù)據(jù)分析在上世紀六十年代被提出，其方法由美國著名統(tǒng)計學(xué)家約翰·圖基（John Tukey）命名,。

　　EDA的出現(xiàn)主要是在對數(shù)據(jù)進行初步分析時,，往往還無法進行常規(guī)的統(tǒng)計分析。這時候,，如果分析者先對數(shù)據(jù)進行探索性分析,，辨析數(shù)據(jù)的模式與特點，并把它們有序地發(fā)掘出來,，就能夠靈活地選擇和調(diào)整合適的分析模型,，并揭示數(shù)據(jù)相對于常見模型的種種偏離。在此基礎(chǔ)上再采用以顯著性檢驗和置信區(qū)間估計為主的統(tǒng)計分析技術(shù),，就可以科學(xué)地評估所觀察到的模式或效應(yīng)的具體情況,。

　　所以概括起來說，分析數(shù)據(jù)可以分為探索和驗證兩個階段,。探索階段強調(diào)靈活探求線索和證據(jù),，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的有價值的信息，而驗證階段則著重評估這些證據(jù),，相對精確地研究一些具體情況,。在驗證階段，常用的主要方法是傳統(tǒng)的統(tǒng)計學(xué)方法,，在探索階段,，主要的方法就是EDA，下面我們重點對EDA做進一步的說明,。

　　EDA的特點有三個：一是在分析思路上讓數(shù)據(jù)說話,，不強調(diào)對數(shù)據(jù)的整理。傳統(tǒng)統(tǒng)計方法通常是先假定一個模型,，例如數(shù)據(jù)服從某個分布(特別常見的是正態(tài)分布),，然后使用適合此模型的方法進行擬合、分析及預(yù)測。但實際上,，多數(shù)數(shù)據(jù)(尤其是實驗數(shù)據(jù))并不能保證滿足假定的理論分布,。因此，傳統(tǒng)方法的統(tǒng)計結(jié)果常常并不令人滿意,，使用上受到很大的局限,。EDA則可以從原始數(shù)據(jù)出發(fā)，深入探索數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律,，而不是從某種假定出發(fā),，套用理論結(jié)論，拘泥于模型的假設(shè),。

　　二是EDA分析方法靈活,，而不是拘泥于傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法。傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法以概率論為基礎(chǔ),，使用有嚴格理論依據(jù)的假設(shè)檢驗,、置信區(qū)間等處理工具。EDA處理數(shù)據(jù)的方式則靈活多樣,，分析方法的選擇完全從數(shù)據(jù)出發(fā),，靈活對待，靈活處理,，什么方法可以達到探索和發(fā)現(xiàn)的目的就使用什么方法,。這里特別強調(diào)的是EDA更看重的是方法的穩(wěn)健性、耐抗性,，而不刻意追求概率意義上的精確性,。

　　三是EDA分析工具簡單直觀，更易于普及,。傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法都比較抽象和深奧,，一般人難于掌握，EDA則更強調(diào)直觀及數(shù)據(jù)可視化,，更強調(diào)方法的多樣性及靈活性,，使分析者能一目了然地看出數(shù)據(jù)中隱含的有價值的信息，顯示出其遵循的普遍規(guī)律及與眾不同的突出特點,，促進發(fā)現(xiàn)規(guī)律,，得到啟迪，滿足分析者的多方面要求,，這也是EDA對于數(shù)據(jù)分析的的主要貢獻,。

　　值得一提的是，正因為EDA更強調(diào)直觀及圖形顯示,所以它采用了很多創(chuàng)新的可視化技術(shù),，目前這些可視化技術(shù)已經(jīng)有了很好的實現(xiàn)載體,，目前最為主流的探索性數(shù)據(jù)分析軟件是以圖形效果好、交互性強、易學(xué)易用著稱的統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)軟件JMP" title="JMP">JMP,。即使不具備統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)的分析者也能在JMP的幫助下，輕松地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù),、擬合以及殘差的規(guī)律,，獲得意想不到的發(fā)現(xiàn)，為后續(xù)的分析啟發(fā)思路,、指明方向,。

　　下面，用一個典型的小案例來說明EDA的實際應(yīng)用,。

　　我們?yōu)榱藢θ蚪?jīng)濟的發(fā)展趨勢和世界頂級公司的經(jīng)營狀況做一些研究,，可以從公共網(wǎng)站上下載數(shù)據(jù)（如http://www.forbes.com/lists中的福布斯2000強名單），用JMP略作整理之后可以得到如表一所示的數(shù)據(jù)表,，其中包含了上榜公司的名稱,、所屬行業(yè)、所屬國家,、上榜年份,、上榜排名、市場價值,、資產(chǎn)額,、銷售額、利潤額等9個變量,，總計14000條記錄（每年2000條,，從2004年至2010年共7個年度）。現(xiàn)在的問題是：數(shù)據(jù)有了,，其中到底隱藏著怎樣的有價值的信息呢,？我們又如何發(fā)現(xiàn)這些信息呢？

　　有人說：既然是連續(xù)型數(shù)據(jù),，又包含時間變量,，應(yīng)該用時間序列方法進行分析！的確,，時間序列可以告訴我們變量隨時間的變化,，然而實際中我們所希望和可以得到的有價值的信息，往往遠不止“隨時間變化”這么簡單,，更何況,，需要分析這些商業(yè)數(shù)據(jù)的用戶常常并不清楚什么是“時間序列分析”方法。

　　還有人說：用一些傳統(tǒng)的圖形工具,，比如折線圖,、柱狀圖、餅圖等等來分析，不就可以進行數(shù)據(jù)探索了嗎,？這種方法似乎是可行的,，但這些數(shù)據(jù)中有不少類別變量，他們的分類水平很多（例如年份跨越7年,，行業(yè)分為30個,，國家有75個之多，公司名稱更是多達3505個）,，這樣一來,，光作圖可能就讓我們筋疲力盡了，“數(shù)據(jù)探索”又從何談起,？

　　表一  經(jīng)JMP軟件整理的福布斯2000強排行數(shù)據(jù)

　　什么方法才能很好地探索這些數(shù)據(jù),，從中發(fā)現(xiàn)我們所期望的、甚至意想不到的重要信息呢,？我們應(yīng)該從哪里著手分析才能找到這些信息呢,？我們來嘗試運用現(xiàn)代EDA中的可視 化技術(shù)“泡泡圖”來邊看邊想。在JMP軟件的幫助下,，我們可以很快得到類似圖一的圖形,，其中的橫軸代表公司的市值，縱軸代表公司的銷售額,，泡泡的大小代表公司的利潤額,，泡泡的顏色代表公司所屬的行業(yè)。最有意義的是,，所有的泡泡并不是靜止不動的,，它們的位置、大小等都會隨著年度的變化而動態(tài)變化,。與此同時,，整個變化的歷史軌跡線也會在圖中顯示出來。

　　這樣一來,，我們就可以直觀地發(fā)現(xiàn)一些明顯的數(shù)據(jù)特征,。就拿圖中標(biāo)識出來的兩家知名公司來說。我們會發(fā)現(xiàn)通用電氣General Electric的經(jīng)營業(yè)績比較穩(wěn)定,，而?？松梨贓xxon Mobil就相對顯得大起大落一些。雖然兩者有明顯不同,，但自2008年起,，市場價值均有顯著的回落，這應(yīng)當(dāng)與當(dāng)時席卷全球的經(jīng)濟危機有關(guān),。

圖一  基于JMP軟件生成的動態(tài)泡泡圖

　　有人在發(fā)現(xiàn)這些特征后會迸出一些新的想法：通用電氣,、?？松梨诙际敲绹钠髽I(yè)，中國企業(yè)的表現(xiàn)又如何的呢,？我們可以在使用“泡泡圖”的同時,，在JMP中調(diào)用“數(shù)據(jù)篩選”功能就可以得到類似圖三的界面。

　　從中可以清晰地觀察到,，自2004年以來的7年間,，共有392個次的中國企業(yè)登上了福布斯排行榜。雖然在數(shù)量上,、市值、銷售額等經(jīng)營指標(biāo)上與世界頂級企業(yè)有一定差距,，但以中石油Petro China,、中石化Sinopec China Petroleum等位代表的一批國有大型企業(yè)發(fā)展速度很快，令世界矚目,。

圖二  JMP軟件中動態(tài)泡泡圖與數(shù)據(jù)篩選的配合使用

　　實際上,，探索性數(shù)據(jù)分析還遠遠不止這些。分析人士完全可以在數(shù)據(jù)分析的初期不受太多理論條件的束縛,，充分展開想象的翅膀,，多角度、多層面地對現(xiàn)有數(shù)據(jù)的規(guī)律進行可視化的探索,，新的線索往往就會自然而然地出現(xiàn)了,，為下一步的統(tǒng)計建模與預(yù)測等精細化分析奠定良好的基礎(chǔ)。

       總之,，探索性數(shù)據(jù)分析強調(diào)靈活地探求線索和證據(jù),，重在發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中可能隱藏著的有價值的信息，比如數(shù)據(jù)的分布模式,、變化趨勢,，可能的交互影響，異常變化等等,，而傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法則側(cè)重于評估已經(jīng)發(fā)現(xiàn)的證據(jù),，通常要求分析人員具備一定的統(tǒng)計學(xué)基礎(chǔ)。根據(jù)不同的業(yè)務(wù)目的和數(shù)據(jù)資源選用不同的技術(shù),，或者綜合使用這兩類技術(shù),，將會使我們更快地獲得更多的發(fā)現(xiàn)。對于大都不具備統(tǒng)計學(xué)功底但數(shù)據(jù)分析任務(wù)卻越來越多的企業(yè)人員(如市場分析人員,、質(zhì)量管理人員等)來說,，重視、學(xué)習(xí)并用好探索性數(shù)據(jù)分析往往能事半功倍,。