探索性数据分析（EDA）的本质不是画图和算统计量，而是不被自己的数据欺骗。
分类列是最容易出问题的地方。
city
、
category
、
product
、
department
、
role
、
customer_type
——这些列看起来很简单，跑个
value_counts()
画个柱状图搞定了。
其实分类变量往往藏着隐藏的层次结构。这些关系存在于类别内部，不主动挖掘根本看不出来。一旦忽略那么就会得到错误的结论、垃圾特征、误导性的报表。
这篇文章讲的是如何在 EDA 阶段把这些隐藏结构找出来，用实际的步骤、真实的案例，外加可以直接复用的 Python 代码。
什么是"隐藏层次结构"？
一个分类变量表面看起来是扁平的，实际上却是分层的：这就是隐藏层次结构。
举几个常见例子：
City
背后藏着收入水平、门店类型、客户行为；
Product Category
背后是价格层级和利润模式；
Customer Type
对应着忠诚度阶段或消费能力；
Department
则可能隐含资历或责任级别。
把所有类别一视同仁EDA 就废了，因为它们从来都不平等。
示例数据集
继续使用同一份销售数据，保持系列的连贯性。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set_style("whitegrid")
df = pd.read_csv("sales_data.csv")
df['order_date'] = pd.to_datetime(df['order_date'])
df.head()
扁平类别的假象
初学者通常这么干：
df['city'].value_counts()
输出：Delhi: 3，Mumbai: 1，Bangalore: 1。
结论："Delhi 销售最多。"
技术上没错，分析上毫无价值。
EDA 应该问更好的问题：Delhi 的客户是买得更频繁，还是买得更贵？Delhi 的数据是不是被某一个客户撑起来的？不同城市的品类结构有没有差异？
扁平的计数把真正的结构埋了起来。
频率不等于重要性
比较一下频率和价值：
df.groupby('city')['amount'].sum().sort_values(ascending=False)
再看均值：
df.groupby('city')['amount'].mean().sort_values(ascending=False)
你很可能发现：某个城市订单少但客单价高，另一个城市量大但贡献的收入反而一般。
这就是第一个隐藏层次结构：数量主导 vs 价值主导。
出现频率高的类别，并不自动意味着更重要。
嵌套类别
类别很少孤立存在。看看
city → category
的关系：
pd.crosstab(df['city'], df['category'], normalize='index')
可视化一下：
pd.crosstab(df['city'], df['category'], normalize='index')\
.plot(kind='bar', stacked=True, figsize=(8,5))
plt.title("Category Distribution Within Each City")
plt.show()
模式开始出现了：有的城市电子产品占大头，有的城市家具更突出，还有的城市品类分布比较均匀。
这里的隐藏层次结构是：城市不是一个类别，而是一个容器。
忽略这一点，细分就做不好，报表也只是走过场。
主导类别背后的子群组
看看
category
：
df['category'].value_counts(normalize=True)
电子产品占主导。但继续拆解：
df.groupby(['category', 'product'])['amount'].sum()
很可能发现某一个产品贡献了绝大部分收入，其他产品只是凑数的。
一个大类别可能完全由一个小子群组撑着。这对特征工程、库存规划、模型偏差都有直接影响。
客户层级
客户 ID 本质上也是分类变量，而且层次很深。
df.groupby('customer_id')['amount'].sum().sort_values(ascending=False)
你可能会看到某个客户贡献了大部分收入，或者同一个人反复购买。
再叠加城市维度：
df.groupby(['customer_id', 'city'])['amount'].sum()
真相可能是：某个城市的"领先地位"其实就靠一个客户撑着。由此得出的地理结论完全站不住脚。
永远要检查：一个类别是由众多贡献者驱动的，还是被某个异常个体拉高的。
时间带来的层次
时间天然会产生层次结构。
df['month'] = df['order_date'].dt.month
df.groupby(['city', 'month'])['amount'].sum().unstack()
画出来：
sns.lineplot(data=df, x='month', y='amount', hue='city', marker='o')
plt.show()
你可能会发现不同城市在不同月份达到峰值，季节性主导权在品类之间轮换。
静态的柱状图永远看不到这些。
类别与数值的交互
处理分类数据时，交互分析是最关键的一环。
先看单一维度：
sns.boxplot(x='category', y='amount', data=df)
plt.show()
加上城市：
sns.boxplot(x='city', y='amount', hue='category', data=df)
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()
同一个品类在不同城市的表现可能天差地别，消费分布不一样，隐藏的高端细分市场也藏在里面。
特征创意往往就是这么来的。
隐藏层次结构如何破坏模型
不做 EDA 就直接 one-hot 编码会出大问题，因为高价值和低价值的子群组被混在一起，客户集中度信息泄露，噪声被放大。
EDA 阶段可以这样修补：
df['high_value_customer'] = (
df.groupby('customer_id')['amount']
.transform('sum') > df['amount'].median()
).astype(int)
这个特征的存在，完全依赖于对层次结构的挖掘。
分类数据的 EDA 清单
每个分类列都应该过一遍：频率检查、基于价值的聚合、跨类别交互、时间维度拆分、异常值主导检查。
跳过这些，EDA 就只是做做样子。
面试时怎么说
不要说"我检查了分类分布"。
要说："我通过结合频率、价值贡献以及与时间和数值变量的交互，分析了分类变量的隐藏层次结构，识别出主导子群组，避免了建模时的误导性结论。"
面试官一听就知道你是明白人。
总结
分类数据从来都不是扁平的。EDA 存在的意义，就是证明这个假设是错的。
隐藏的层次结构能解释很多事：为什么报表会骗人，为什么模型会过拟合，为什么业务决策让人一头雾水。
一旦开始有意识地寻找这些结构，就再也回不去了。分析的段位会直接拉升一个档次。
EDA 的目的不是更快地出图，而是在相信图表之前，先想清楚。
by Gitanjali
