EDA也被稱為數(shù)據(jù)的初步分析豌鹤，一般包括對(duì)以下一些或全部的探索：
單變量的統(tǒng)計(jì)特性和分布
- 均值薄湿、眾數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等
- 分位數(shù)象颖，如第一個(gè)和第三個(gè)是四分位數(shù)
- 極端值檢驗(yàn)佩厚，包括極大值和極小值。
均值：數(shù)值型變量的算術(shù)平均值说订，反映整體數(shù)值情況抄瓦。
眾數(shù) ：出現(xiàn)次數(shù)最多的數(shù)值或類別，分類和數(shù)值變量均可使用陶冷。
標(biāo)準(zhǔn)差：反映數(shù)據(jù)的離散情況钙姊，一般認(rèn)為超過(guò)均值左右三倍標(biāo)準(zhǔn)差的數(shù)值為異常值。
分位數(shù)：中位數(shù)表示有一半位于中位數(shù)以上埃叭，一半位于中位數(shù)以下摸恍。四分位數(shù)即25%，50%赤屋，75%立镶，其中25%和75%也被稱為下、上四分位數(shù)类早。上下四分位數(shù)的差值被稱為四分位距（QR）∩В可用箱線圖表示逆日，超過(guò)上下四分位數(shù)1.5倍QR的數(shù)據(jù)一般被認(rèn)為是異常值嵌巷。
變量分布
除了進(jìn)行單變量統(tǒng)計(jì)量分析室抽，對(duì)潛在的預(yù)測(cè)變量的分布檢查也能得出有趣的特征。通常直方圖用于連續(xù)變量的分布圖坪圾，餅圖或條形圖用于名義變量和順序變量晓折，
直方圖：通過(guò)將連續(xù)變量分段并統(tǒng)計(jì)每段頻數(shù)繪制，如圖所示漾月，直方圖可以檢驗(yàn)連續(xù)變量的分布是不是有偏的胃珍，圖中所示就比較接近正太分布堂鲜。
餅圖和條形圖：對(duì)于分類變量可以通過(guò)餅圖和條形圖反映每種類別的占比缔莲。一種情況是當(dāng)一種類別變量占分布的主導(dǎo)地位，其他類別都低的多時(shí)蛀骇，應(yīng)考慮將其他類別合并成一個(gè)新的大類擅憔。另一種情況是類別種類很多檐晕，即高基數(shù)性辟灰，也需要合并一部分類別。
特征分析
所謂特征分析是評(píng)分卡開(kāi)發(fā)過(guò)程中對(duì)變量進(jìn)行的廣泛分析芥喇，包括對(duì)連續(xù)變量的分段并對(duì)每段中正常和違約的分布檢查西采，目的是揭示違約和備選預(yù)測(cè)變量之間的相關(guān)性继控。即后續(xù)會(huì)重點(diǎn)介紹的分箱武通。
列聯(lián)表：觀測(cè)數(shù)據(jù)按兩個(gè)或更多屬性（定性變量）分類時(shí)所列出的頻數(shù)表冶忱。目的是為了檢驗(yàn)這些變量間是否有相關(guān)性，是否具有統(tǒng)計(jì)學(xué)顯著性，這種檢驗(yàn)被稱作卡方檢驗(yàn)眶拉。
極端值的識(shí)別
信用評(píng)分卡的開(kāi)發(fā)過(guò)程隱含了兩個(gè)假設(shè)
- 違約狀態(tài)是預(yù)測(cè)變量的函數(shù)放可。
2.建模數(shù)據(jù)集中使用的變量由一個(gè)過(guò)程生成耀里，該過(guò)程可以變現(xiàn)為一個(gè)單一的分布冯挎，這就是為什么假設(shè)一個(gè)單一的評(píng)分卡可以用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行建模咙鞍。
這些假設(shè)意味著在這個(gè)過(guò)程之外的數(shù)據(jù)被稱為極端值续滋，由于生成這些數(shù)據(jù)的過(guò)程是未知的疲酌，很難確定哪些值是極端值朗恳，能夠做的就是盡力找出看起來(lái)和大多數(shù)數(shù)據(jù)之間存在很大差異的觀測(cè)值。這是極端值的一部分來(lái)源肖爵。
另一部分是因?yàn)闃I(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)過(guò)程中產(chǎn)生的明顯錯(cuò)誤劝堪，例如某人的年齡是200歲秒啦，至少在目前是顯然的異常余境。
識(shí)別方法
- 最簡(jiǎn)單和常用的方法，為每個(gè)變量設(shè)置一個(gè)正常的取值范圍含末，這種方法只對(duì)變量單獨(dú)檢驗(yàn)佣盒，忽略變量的相互影響肥惭，更容易解釋和使用蜜葱。
- 第二種建立在生成數(shù)據(jù)過(guò)程是具有特定函數(shù)形式的模型耀石，如線性模型的假設(shè)基礎(chǔ)上滞伟，偏離該模型的觀測(cè)值被稱為極端值诗良。
- 第三種利用聚類算法將數(shù)據(jù)分為較小的子集鉴裹，即簇或群径荔，只包含較小觀測(cè)值得簇或群被認(rèn)定為極端值总处。
- 第四種依靠決策樹(shù)算法發(fā)現(xiàn)包含少量觀測(cè)值得連續(xù)節(jié)點(diǎn)，此方法在評(píng)分卡開(kāi)發(fā)流程中不常用胧谈。
處理方法
極端值得定義是相對(duì)主觀的菱肖，很多情況下只是意味著它們與其他數(shù)據(jù)服從不同的分布稳强，并不是一定要?jiǎng)h除退疫，尤其是在占比很高的時(shí)候褒繁。這種時(shí)候可能要考慮是否要正對(duì)這一部分開(kāi)發(fā)單獨(dú)的評(píng)分卡。
一種簡(jiǎn)單的處理方法是用一元分析的某些值代替他們澜汤，比如均值俊抵、眾數(shù)徽诲。需要注意的是替代值經(jīng)常會(huì)導(dǎo)致被替代的值得分布有偏谎替。
另一種是將極端值轉(zhuǎn)換為缺失值钱贯，這種方法也只對(duì)每次檢查一個(gè)變量上的極端值才有效秩命，也可以使用多重歸因法褒傅。
