DataWorks分析数据数据探查是什么？

• DataWorks分析数据数据探查是指一种数据分析技术，通过对数据进行探查、分析和可视化，帮助用户深入了解数据的特征和规律，发现数据中的问题和潜在价值，为后续的数据处理和应用提供参考和支持。
  在DataWorks中，数据探查功能可以帮助用户快速了解数据的基本情况和特征，包括数据的分布情况、数据的缺失和异常值、数据的相关性和趋势等。同时，您还可以使用数据探查功能进行数据可视化和交互式分析，以更直观地展示数据的特征和规律，并支持用户进行更深入的数据探索和挖掘。
  具体来说，DataWorks中的数据探查功能包括以下几个方面的内容：
  数据基本属性分析：可以对数据的基本属性进行分析，包括数据的大小、数据的行数和列数、数据的基本统计量等。
  数据分布分析：可以对数据的分布情况进行分析，包括数据的分布密度、分布范围、分布偏度和峰度等。
  缺失值分析：可以对数据中的缺失值进行分析，包括缺失值的数量、缺失值的分布情况、缺失值的原因和影响等。
  异常值分析：可以对数据中的异常值进行分析，包括异常值的数量、异常值的类型、异常值的原因和影响等。

在DataWorks中，数据探查（Data Exploration）是一种用于分析和了解数据的方法。数据探查旨在帮助用户对数据进行初步的认知和了解，发现数据的特征、趋势、异常等信息，并为后续的数据处理和分析提供基础。

DataWorks提供了一些常见的数据探查功能，可帮助用户对数据集进行探索和分析，包括但不限于以下内容：

1. 数据预览：通过数据预览功能，可以快速查看数据集的前几行或随机抽取的样本数据，以获取数据的大致结构和内容。

2. 数据统计：DataWorks提供了数据统计功能，能够对数值型数据进行基本的统计分析，如求和、平均值、最大/最小值、中位数等。

3. 数据分布分析：通过直方图、箱线图、散点图等可视化方式，可以对数据的分布情况进行分析和展示，帮助用户发现数据的异常值、离群点等。

4. 缺失值分析：DataWorks可以自动识别数据集中的缺失值，并提供缺失值的统计信息和可视化展示，帮助用户了解数据中的缺失情况。

5. 数据关联分析：通过相关系数矩阵、热力图等方式，可以分析数据集中各个字段之间的相关性和关联程度，从而发现数据中的潜在关系。

通过这些数据探查功能，用户可以对数据进行初步的了解和分析，识别数据的特点、问题和潜在价值，为后续的数据处理、建模和分析工作提供指导和支持。

需要注意的是，具体的数据探查功能可能因DataWorks版本和配置而有所不同。建议参考阿里云官方文档或联系DataWorks技术支持团队获取最准确和最新的功能说明和使用指南。

数据探查功能可以帮您分析当前数据的质量、结构、分布和统计信息，帮助数据分析完成数据的预览、探查、加工、分析和可视化。数据探查通过列分析的方法，探查每列数据的类型和值的分布。您可以选中需要分析的数据，单击菜单栏中的数据探查，即可在电子表格顶部，以图形和富文本的形式，为您展示每列数据的类型、值分布的概览情况。 数据探查简单模式的说明如下：针对STRING和DATE类型：以富文本的形式为您展示Top2的值及其占比，同时展示其它值的占比。如果值的种类超过50%，则为您展示唯一值的总数。针对INTEGER和FLOAT类型：以分箱柱状图的形式，为您展示其数据范围的分布情况。针对BOOLEAN：以饼图的形式为您展示数据的占比。针对混合型（探查数据包括两种及以上类型）：以饼图的形式为您展示各值类型的占比。提醒您当前列存在脏数据，如果脏数据已被清洗，则根据上述三种情况为您展示值的分布。针对空值null：将空值null的占比标红展示。单击右上方的详细模式，您可以在详细模式对话框中，查看每列数据的字段名称、字段类型、字段中文名、字段描述和安全等级等探查结果。数据探查详细模式的说明如下：针对STRING和DATE类型：为您展示字段个数、唯一值、有效值、空值率等基本信息和重复值Top5。针对INTEGER和FLOAT类型：为您展示基本信息（字段个数、唯一值、零值、空值率等）、重复值Top5、统计信息和直方图。针对BOOLEAN类型：为您展示基本信息（字段个数、唯一值、零值、空值率等）、重复值Top5和饼图分布。说明 其中字符串类型中的true和false、数字类型中的0和1会被识别为BOOLEAN类型。 https://help.aliyun.com/document_detail/119774.html，此回答整理自钉群“DataWorks交流群(答疑@机器人)”