一、當拿到資料後

1.問自己，想要這筆資料為你做什麼？

舉例來說，今天你拿到一筆資料，老闆要你去預測員工明年有誰會離職？這時候你就可以先想，什麼因素是平常導致離職的關鍵，例如加班時間過長、薪水太低等。在開始做之前先有一個目標，到後面就不至於會手忙腳亂。

2.觀察資料型態

資料分成結構化跟非結構化。若拿到結構化的資料，要去暸解每個特徵所帶來的含義，而若拿到非結構化的資料，要將資料作轉換後才能拿來做分析，結構化與非結構化資料的差異舉例如下：

1. 結構化：數值、類別型資料、表格...
2. 非結構化：圖像、影片、文字、音訊...

3.判斷資料是什麼類型的問題

一般來說，會遇到的問題不外乎就是分類(Classificaction)、回歸(Regression)兩大類問題，而什麼是分類及回歸問題呢？舉例來說：我們要預測員工是否離職，這種有標籤的預測就屬於分類問題。而預測當地房價，預測出來的是連續的數值，就是回歸問題。

4.了解資料個特徵所代表的含義

通常比賽資料會給你每個特徵欄位所代表的意義，有可能是直接寫在網站上，有可能另外給你一個檔案，在拿到資料後記得要先了解資料特徵所代表的含義，會需要了解是因為做資料分析的時候，不一定所有的資料集都與你的領域有相關，最大化的去了解有助於下一步的分析。

二、觀察資料

1.是否有缺失值

通常我們拿到的資料不一定是一份完整的資料，這時候要去觀察資料中的空值有多少，去決定後續做資料前處理時該用什麼方法去補值。

df_train.isnull().sum() #檢查df_train這筆資料缺值數量

2.資料是否存在離群值

舉例來說有一筆資料叫台灣天氣溫度，而資料中有一筆資料顯示1000度，但正常來說台灣根本不會有1000度的天氣，這筆資料就是所謂的離群值，通常我們會搭配視覺化來找出離群值，而離群值若沒處理好，會大大的影響後面分析的結果，所以在前面一定要好好的觀察資料。

通常離群值要搭配統計圖比較容易觀測的出來，這部分留到之後再一併說明。

3.資料分布情況

通常我們比較常遇到的是資料不平衡的問題，這部分沒處理好有可能會讓模型訓練出問題，後面在做資料前處理的時候會再提到解決的方法。

df_train["feature_name"].value_counts() #計算feature_name這個特徵數量有多少

4.資料是離散型資料還是連續型資料

• 離散型資料：舉例來說，班上男生有幾個，女生有幾個就是離散型資料

• 連續型資料：而男女生身高資料分佈即為連續型資料

  而下一章會以圖來詳細說明。

5.敘述性統計

透過敘述性統計，呈現出各個特徵的統計資訊，讓你對資料有初步的掌握

• count：讓你知道資料有幾筆
• mean：各個特徵的平均數
• std：各個特徵的標準差
• 四分位數：最小值、Q2、Q3、最大值

注意這個並不是每種資料都適用，像一些離散型的資料，用這個方法觀察是沒有意義的，因為資料間是彼此獨立，把它平均是沒有任何意義的。

以天氣資料為例

資料集來源：https://www.kaggle.com/djhavera/beijing-pm25-data-data-set

df_train.describe()

三、結論

透過以上步驟是不是對資料的掌握度變得更高了呢？大家快去網路上找資料來實際做看看。記住！對資料的掌握度越高，後面的步驟做起來就會越加順手。