这几天在看Kaggle上NYC Taxi Trip Duration竞赛的Kernels（analyst们分享的数据分析/挖掘心得，可以当成tutorials来看观摩），排名第一的Kernel基于R语言，主要是EDA分析（Exploratory Data Analysis），内容翔实到可怕，我花了两天才看完，有兴趣的可以去围观。
这里我总结一下在看完那篇Kernel之后，我认为值得记录的在EDA中的一些要点：
上一篇笔记里我提到在R里做数据准备用
dplyr包，这里我更正为tidyverse包。dplyr包只是数据处理的主要工具包之一，并不完整。根据R for Data Science，tidyverse包是一系列data manipulation/wrangling工具的集合，包括了dplyr、tidyr、tibble等在内，即可以通过tidyverse一键载入所有（当然还需要结合其他的包），懒人福音。载入数据（CSV文件）时，如果数据量很大，最好不要用
read.csv()或者read.table()，调用read_csv()或fread()会更高效。载入数据之后应先检查missing values、做reformatting（比如把某些character型或integer型数据转换为factor型数据），已经分好训练集和测试集的应做Consistency check。
之后对每一个变量（或特征）做简单统计分析和可视化，以便初步了解数据。
接着分析变量与变量间的关系，主要是每个变量和目标变量（target）的关系。这一步的目的是：a) 进一步理解数据，b) 找出显著影响目标变量的特征，c) 识别异常值， d) 识别潜在的新特征，为特征工程做准备。
异常值的识别有时候需要结合两个以上的变量，且需要对与问题有关的真实世界有了解。
构建新特征主要依靠对已有特征的拆分和重组，有时候需要引入新数据集。
日期与时间变量可以用
lubridate处理；ggplot2包的geom_tile()可以结合两个维度的日期/时间变量形成热感图，有时候可以据此得到很有用的结论。有关经纬度的数据应结合地图来做分析和可视化，
geosphere包+leaflet包，谁用谁知道:)
说句题外话，关于做EDA的时候应该是针对所有数据，还是只针对训练集数据，不同人有不同理解。我导师倾向前者，Kaggle上不少人则倾向后者。我的理解是，二者皆可行，毕竟抓到老鼠的都是好猫，至于实际项目中选择哪个，看建模的目的和对建模的理解。
以上。
