什么是数据探索

自动化活动可以包括数据分析、数据可视化和生成表格报告，以提供对数据的初步了解。这通常会伴随着手动钻取或过滤数据，以识别异常或模式。

手动数据探索还可能涉及使用SQL或R等工具进行手动脚本编写和查询，或使用电子表格查看原始数据。这些活动的目标是创建数据的心智模型和理解，并定义诸如统计、结构和关系等基本元数据，以用于进一步分析。

数据探索还可以指临时查询或可视化，以发现可能隐藏在数据中的潜在关系或见解，无需任何先验假设。这已成为机器学习领域的一个关注点，算法可用于识别人工难以发现的数据模式。

一旦获得了初步的理解，就可以对数据进行修剪、细化和清理，以提高其质量。数据探索的目的是对数据有初步了解，并确定需要进一步调查和建模的领域。

随着数据采集和存储能力的不断提高，企业和组织面临着海量数据的挑战。处理如此庞大的数据量需要强大的硬件和软件支持，以及高效的数据处理算法。

现代数据通常具有高度复杂性，如基因组数据中存在多重交叉关联导致数据重复等情况。这种复杂性给数据探索带来了巨大挑战，需要强大的计算能力和存储资源。

数据并非静止不变，而是在不断变化和增长。这就要求数据探索过程能够及时跟进数据的变化，对分析模型和算法进行相应调整。

一些数据如基因组数据等包含了敏感的个人信息，在数据探索过程中必须格外注意隐私和安全性，避免数据被滥用。

非结构化数据如图像、视频等缺乏固定格式，给数据探索带来了新的挑战。现有的数据挖掘技术可能无法充分利用这些数据中蕴含的价值信息。

数据探索最初是统计学家的主要研究领域，约翰·塔基（John Tukey）是该领域的先驱和主要推广者。在这个阶段，数据探索主要服务于统计学研究，方法和工具相对简单。

随着企业数据量的快速增长，数据分析师和数据科学家这一新兴角色应运而生。数据探索成为他们工作的重要组成部分，用于发现数据中的模式和异常。在这个阶段，数据探索开始结合自动化和人工活动，如数据分析、可视化、SQL查询等。

近年来，机器学习技术的发展为数据探索带来了新的契机。机器学习算法能够从海量数据中自动识别模式和规律，如回归、分类、聚类等，大大提高了数据探索的效率和深度。数据探索成为机器学习流程的重要环节。

伴随着数据探索需求的不断增长，各种数据探索工具不断涌现，从早期的电子表格到现代的可视化分析工具和编程语言，为数据探索提供了强有力的支持。数据探索工具的发展也推动了该领域的进一步发展。

数据探索的目的是初步了解数据集的特征，如大小、完整性、正确性以及潜在的关系等，从而为进一步的数据建模和分析奠定基础。而数据分析的目的则是从数据中提取见解、预测结果并给出可操作的建议，以解决具体的问题。

数据探索通常采用描述性统计和数据可视化等手段，对数据进行初步探索和分析。而数据分析则常常运用机器学习等更高级的技术，如关联分析、分类、聚类等，对数据进行更深入的挖掘和建模。

数据探索是一个开放式的发现过程，旨在对数据有一个整体的认识和理解。而数据分析则是一个更有针对性和确认性的过程，着眼于从数据中获取具体的见解和结论。

数据探索为数据分析做好了准备工作，是数据分析的前期步骤。数据探索的结果可以指导后续的数据分析策略，而数据分析则是在数据探索的基础上进行更深入的挖掘和建模。两者相辅相成，缺一不可。