探索性数据分析（Exploratory Data Analysis）
本节课程先从统计分析四步骤中的第二步：EDA开始。
课程定义了若干个术语，如果学习过机器学习的同学，应该很容易类比理解：
- population：上节课说过，整体数据集合被称作population
- individual：其中每个个体，课程里称之为individual，注意不仅仅指个人，也可以泛指其他集合的其中一条数据
- variable：变量，即描述个体的某个特点，类比机器学习中的特征
- dataset：从population中圈定的一个子集
举个例子：
这是一个用药记录表，其中每一行是一个individual，每一列是一个variable
变量的类型
variable可以细分为两种：Categorical variables 分类变量（也叫Qualitative variables 定性变量）和 Quantitative variables 定量变量
前者一般就是指离散型变量，后者一般指连续型变量。
课程中还提到另一种变量（或叫特征）的分类方法：
- Nominal variable：名义变量（也叫定类变量），是最不精确的度量方法，只能用来区分差别（difference）。例如生物类别：狗、猫、牛、马、人、细菌……就是典型的名义变量。其特点是：各个值之间没有优劣之分，是平等的，自然也无法相互比较和计算。
- Ordinal variable：序数变量，其比Nominal variable精确一些，其可以对不同值进行排序。例如比赛的名次：冠军、亚军、季军、第四名……就是典型的有序变量。这类变量的特点是：各个值之间有顺序或者说优劣（如冠军最好，亚军次之，最后一名最差等），但是彼此之间的间隔既不固定也不相等（如跳水冠军123分、亚军96分、季军95分）。
- Interval variable：区间变量，其比序数变量更精确一些，其相邻的值之间的差异是固定或者说相等的。例如温度计：100摄氏度和99摄氏度、99摄氏度和98摄氏度之间都相差1个摄氏度，可以看到这个差值是固定的，或者说相邻的两个值之间的差是相等的。但区间变量中的0不能表示“没有”这种变量或特征，比如0摄氏度，其并不代表没有温度了（因为0度是有意义的，此外还有零下20度、零下100度等）。【个人理解：就是interval variable的特征是可以取0值的，或者说0值是有效的值】
- Ratio：比例/比率。是最精确的度量方法，其比区间变量更精确，与区间变量的差别也就是其中的0可以表示没有这种变量或特征。比如年龄：0岁就表示没有年龄；身高：0cm表示没有身高；体重：0kg表示没有体重；【个人理解：就是ratio的0值表示的是这一条individual在这个特征上是缺失的，即没有有效值，但ratio的0是否可以用于分析呢？这个需要继续往下学习了……】
注意上述四个度量方法之间，能够用高精度的方法度量的变量，也可以转为用低精度的方法来度量，比如年龄是ratio，其可以转为用ordinal variable来度量（比如婴儿期、幼儿期、青年、中年、老年等）；但反之不行，比如冠军和亚军之间无法用interval variable或ratio来度量。
interval variable 和 ratio之间可能比较难区分，多看一些例子可能会好一些：
- 考试分数是哪种？答案是interval variable，因为0分是可以存在的，考试可以考0分，而不能说成0分表示根本没参加考试；
- 老师在课堂上留给学生讨论的分钟数是哪种？答案是ratio，因为0表示老师根本没留时间给学生讨论，而一般不能说成“老师留了0分钟给学生讨论”；
有sense了吗？interval variable的0表示事情发生了其结果是0（或可以发生结果是0的事情）；而ratio的0表示事情根本没发生（或根本不存在）。
单个变量的分析
从这里开始，课程阐述了EDA在做什么——可以理解为观察变量自身的特点、变量之间的关系、变量与结果之间的关系。
所以先从单个变量开始，即只看一个变量自身的特点分析。
单个变量的图示方法
单个分类变量（Categorical variables）一般可以用饼状图（pie chart)表示：
饼状图一般适合表示变量的每种取值与全局的关系。
也可以用柱状图(bar chart)来表示：
柱状图一般适合表示变量的每种取值之间的对比（柱状图Y轴的值可以从值value改为百分比percent）。
单个定量变量（Quantitative variables）一般用直方图(histogram)：
茎叶图(stemplot)：
或箱线图(boxplot)表示。
下一篇就从直方图开始详细介绍对于单个连续性变量的EDA分析，包括各种术语、概念的方法论。