1. 区间型数据（Interval）
   数值型数据的取值都是数值型，其大小代表了对象的状态，比如，年收入的取值，其大小代表了其收入状态。
2. 分类型数据(Categorical)
   分类型数据的每一个取值都代表了一个类别，如性别，两个取值代表了两个群体。
3. 序数型数据（Oridinal）
   和分类型数据非常相似，每个取值代表了不同的类别，但是序数型的数据还有另外一层含义就是每个取值是有大小之分的。比如：如果将年收入划分为3个档次:高、中、低，则不同的取值既有类别之分，也有大小之分。
   注：充分了解字段的含义是很重要的
   不同的数据类型，在算法进行模型训练时，处理和对待方式是不同的。区间型数据是直接进行计算的；分类型数据是先将其转换为稀疏矩阵：每一个类别是一个新的字段，然后根据其取值“1”，“0”进行计算。
   在很多场景下，人们习惯将分类型数据和序数型数据统称为分类型数据，即数据类型可以是：数值型数据（区间型数据）和分类型数据(分类型数据和序数型数据)。
   连续型数据的探索
   1缺失值:缺失值的比例是确定该字段是否可用的重要指标，一般情况下，如果缺失率超过50%,则该字段就完全不可以。在很多情况下，需要区别对待Null和0的关系。Null为缺失值，0是有效值，要小心区别对待。例如，某客户在银行内的某账户余额为null，意味着该客户没有该账号，但是如果将Null改为0，则是说用户有该账户，但账户余额为0。
   1 均值：反映整体水平。
   2 最大值和最小值:反映指标的取值范围。
   3 方差：反映各个取值离平均值的离散程度。
   4 标准差：与方差类似。
   5 中位数：是按顺序排列的一组数据中居于中间位置的数。
   6 众数：出现次数最多的取值。
   7 四分位数：用3个序号将已经排序过的数据分为四份。
   8 四分位距：四分位距通过第三四分位数和第一四分位数的差值来计算，即IQR=Q3–Q1.四分位距是进行离群值判别的一个重要统计指标。一般情况下，极端值都在Q1–1.5IQR之下，或者Q3+1.5IQR之上。

9 偏斜度：偏斜度是关于表现数据分布的对称性的指标，值为0，则代表一个对称性的分布；值为正值，代表分布的峰值偏左；若其值是负值，代表分布的峰度偏右。偏斜度的计算公式为（数据的三阶中心矩）：


通过中位数和均值的差异来判断分布的偏斜情况
判断条件 结论
中位数>均值 偏左分布
中位数、均值相差无几 对称分布
中位数<均值 偏右分布
10 峰态：标准正态分布的峰态值是3，但是在很多数据分析工具中对峰态值减去3，使得：0代表正态分布；正值代表数据分布有个尖尖的峰值，高于正态分布的峰值；负值代表数据有个平缓的峰值，且低于正态分布的峰值。峰值的计算公式为：

其中m4是四阶样本中心矩，m2是二阶中心矩（即使样本方差），xi是第i个值， 是样本平均值。注意此处计算方差的时候除数是N，而不是单独计算样本方差的(N-1)。

分类型数据探索
分类型数据的探索主要从分类的分布等方面进行考察，常见的统计指标有以下几个：

1. 缺失值：缺失值的比例是确定该字段是否可用的重要指标，过多的缺失值，会使得指标失去意义。
2. 类别个数:依据分类型数据中类别个数，可以对指标是否可用有个大致判断。例如：从业务角度讲，某指标应该有6个类别，但实际样本只有5个类别，则需要重新考虑样本的质量。再例如，某个分类型变只有一个类别时，对数据分析是完全不可用的。
3. 类别中个体数量：反映样本中类别组成结构。
4. 众数：出现次数最多的取值。

下面是数据探索的代码

## 参数输入说明：DataFrame型的数据变量
## 返回值：数据的描述性统计（DataFrame型）
## 数据的描述性统计
def dataDescription(data_df):
    ## 参考博客https://www.cnblogs.com/gide/p/6370082.html
    from collections import OrderedDict
    dict_result = OrderedDict()
    ## 最小值
    dict_result['Min.']= data_df.min() 
    ## 下四分位数
    dict_result['1st Qu.']= data_df.quantile(q = 0.25)
    ## 中位数
    dict_result['Median']= data_df.median() 
    ## 均值
    dict_result['Mean']= data_df.mean()
    ## 上四分位数
    dict_result['3rd Qu.']= data_df.quantile(q = 0.75)
	#四分位距
	dict_result['Qu_Dist.'] = data_df.quantile(q = 0.75) - data_df.quantile(q = 0.25)
    ## 最大值
    dict_result['Max.']= data_df.max() 
	# 偏度
	dict_result['Skew.']=data_df.skew()
	# 峰度
	dict_result['Kurt.']=data_df.kurt()
    ## 缺失值的个数
    dict_result['NA counts']= data_df.isnull().sum()
    return  pd.DataFrame(dict_result).T