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數(shù)據(jù)分析的好習(xí)慣
2016-10-29
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數(shù)據(jù)分析的好習(xí)慣

良好的數(shù)據(jù)習(xí)慣，助力數(shù)據(jù)分析，也讓我們養(yǎng)成一個(gè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析思維。文章按數(shù)據(jù)分析的步驟進(jìn)行講解數(shù)據(jù)分析需要養(yǎng)成的良好習(xí)慣。文章第一點(diǎn)告訴我們，數(shù)據(jù)拿到手不忙著直接分析，先對(duì)數(shù)據(jù)的基本特征，以及數(shù)據(jù)分布有一定了解，后期的建模才有的放矢；文章第二點(diǎn)指出，沒有經(jīng)過驗(yàn)證的數(shù)據(jù)分析不是完整的分析，模型驗(yàn)證也是分析的一大步驟；文章最后指出，學(xué)會(huì)講解你數(shù)據(jù)分析的結(jié)果，不然做得再好，難以被人知曉。詳情，請(qǐng)大家自行閱讀咯。

1. 分析數(shù)據(jù)前，一定要盡可能多的進(jìn)行數(shù)據(jù)可視化!可視化!可視化!做exploratory data analysis

我上過的幾乎所有的應(yīng)用性的統(tǒng)計(jì)課程上的老師都會(huì)強(qiáng)調(diào)這一點(diǎn)。這個(gè)習(xí)慣對(duì)于數(shù)據(jù)科學(xué)家、統(tǒng)計(jì)學(xué)家來說估計(jì)是最最實(shí)用的。

在實(shí)際的數(shù)據(jù)分析過程中，數(shù)據(jù)可視化可以揭示很多insights：從選擇什么樣的模型，選擇哪些feature建模，到如何分析結(jié)果，解釋結(jié)果等等。

給一個(gè)很著名的例子， Anscombe's quartet (安斯庫姆四重奏)：這個(gè)例子包含四組數(shù)據(jù)。每組數(shù)據(jù)有11個(gè)(x, y)數(shù)據(jù)樣本點(diǎn)。

四組數(shù)據(jù)樣本里x的均值方差全相等，y的均值方差基本相等，x與y的相關(guān)系數(shù)也很接近。

導(dǎo)致的結(jié)果是，四組數(shù)據(jù)線性回歸的結(jié)果基本一樣。但是，這四組數(shù)據(jù)本身差別很大。如下圖。

如果不做可視化，簡單跑一個(gè)線性回歸，我們只能得到同樣的回歸線。

數(shù)據(jù)可視化后，很直觀的，左上圖是傳統(tǒng)的線性回歸;右上圖需要high-order nonlinear term;左下圖x和y是線性關(guān)系，但是有outlier;右下圖x和y沒有線性關(guān)系，也有outlier， etc.

每一個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)家都應(yīng)該熟悉各種圖的畫法，更重要的是，不同的圖如何反映不同的信息以及面對(duì)不同的數(shù)據(jù)類型時(shí)，應(yīng)該選擇哪種圖才能最好的揭示數(shù)據(jù)里蘊(yùn)含的信息。

為此，強(qiáng)烈推薦關(guān)于R里ggplot包的教程：ggplot2 - Elegant Graphics for Data Analysis

當(dāng)然另一方面，如果數(shù)據(jù)量太大維度太高，數(shù)據(jù)可視化做起來就比較困難。這時(shí)候就需要一些經(jīng)驗(yàn)技巧了。

2. 跑完程序得到模型結(jié)果時(shí)，一定提醒自己：任務(wù)只完成50%，分析，驗(yàn)證，解釋結(jié)果才是根本

很多時(shí)候，我們以為寫完code跑完程序就完事了。能做到這一步只能算是一個(gè)合格的data analyst。這離數(shù)據(jù)科學(xué)家，統(tǒng)計(jì)學(xué)家還差遠(yuǎn)了。

分析，驗(yàn)證，解釋結(jié)果才是根本! 這個(gè)過程更需要data sense, domain knowledge, and statistical expertise.

在拿到結(jié)果的時(shí)候，一定要多問自己為什么。

模型assumptions是否滿足?結(jié)果是否make sense?能否解答research question?

特別當(dāng)結(jié)果不符合expectation時(shí)，要么有新發(fā)現(xiàn)，要么有錯(cuò)誤!如果有錯(cuò)，錯(cuò)在哪里?

如果模型假設(shè)不成立，如何修正?是否有outliers，如何處理?

或有missing values，missing的機(jī)制是啥樣的(missing at random, completely at random, or NOT at random)?

是否有multicollinearity?

數(shù)據(jù)收集是否有bias (如selection bias)?

建模是否忽略了confounding factors (Simpson's paradox)?

3. 養(yǎng)成story-telling的習(xí)慣

把分析結(jié)果跟你的boss或者collaborator講!務(wù)必讓他們明白!這個(gè)太需要技巧了， 特別是當(dāng)你的collaborator是layperson的時(shí)候。

不會(huì)說只能等著被虐，哪怕analysis做的再好!

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