当有人扔给你一份数据时，你对这份数据完全陌生，又没有足够的业务背景，会不会感觉无从下手。如果你什么都不管，直接把数据喂给各种模型，却发现效果不好，因为你没有好的特征，那么你可能需要的是数据探索。
实际上，这是一系列的方法，它的目的就是让你很大化对数据的直觉，为了让你对数据有感觉，你不仅需要知道数据里有什么，你还需要知道数据里没有什么，而完成这件事情的方法只有一个，那就是结合各种统计学的图形把数据以各种形式展现在我们面前。它可以完成这些事情：
动态数据处理的统计方法，研究随机数据序列所遵从的统计规律，以用于解决实际问题；时间序列通常由4种要素组成：趋势、季节变动、循环波动和不规则波动。
主要方法：移动平均滤波与指数平滑法、ARIMA横型、量ARIMA横型、ARIMAX模型、向呈自回归横型、ARCH族模型
1.明确目的与思；2.数据收集（数据库或其他媒介）；3.数据处理（清洗、转换、提取、计算）；4.数据分析（统计分析、数据挖掘）；5.数据展现（图表——》表格——》文字）；6.报告撰写（框架清晰、明确结论、提出）
将两个或两个以上的数据进行比较，分析其中的差异，从而这些事物所代表的发展变化情况和规律；
根据数据分析对象的特征，按照一定的指标，把数据分析对象划分为不同的部分和类型来进行比较研究；
指被分析研究总体内各部分与总体之间进行对比的分析方法，及总体内各部分的所占比例，属于相对指标；
同时将两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表中，使各变量值成为不同变量的交叉点，一般用二维交叉表表示；
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