Page 45 - 国外钢铁技术信息内参（ 2022年5月）

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2) 探索性数据分析 ᇏݓࣁඋ࿐߶

探索性数据分析（EDA）是一个关键步骤，因为它的主要目标是检查数据的

分布和行为，是否存在非典型或缺失的数据，并在某些情况下创建统计假设等。
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这可以在描述性和图形工具中显示，例如直方图、箱线图、散点图、小提琴图等

统计工具。因此，变量说明如表 1 所示：

表 1 输入数据的描述性统计

描述性统计

第一四 第三四
变量 最小值 中间值 平均值 最大值 ᇏݓࣁඋ࿐߶
分位值 分位值

初始温度 1483 1560 1582 1582 1603 1701

钢水重量 43340 53051 55344 55039 57545 62537

LF 炉氧气，ppm 0.51 2.62 4,38 38.84 9.87 866.64

出钢加脱氧白云石石灰 0 201 218 202.8 222 444

296
石灰石 1 ᇏݓࣁඋ࿐߶ 555.8 861
408.8
549
0
石灰石 2 0 0 0 82.34 0 836
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出钢加脱氧铝块 0 0 56 41.87 57 133

铝粒 0 0 25 20.32 30 80

出钢加脱氧 FeSi 0 0 0 12.34 0 357

出钢加脱氧 SiMn 0 190 325.5 359.3 602 1274

LF 炉加 CaO 31.11 53.95 56.70 ᇏݓࣁඋ࿐߶
55.96
66.35
58.96
LF 炉加 Al2O3 7.14 17.036 18.71 18.80 20.53 30.49
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LF 炉加 MgO 0 7.46 8.27 8.37 9.31 15.66

LF 炉加 SiO2 0 8.21 9.26 9.44 10.59 25.67

同样，它是一个结合每个变量的箱线图和小提琴图的说明。因此，变量的描

述和分布在一张图中显示，更容易理解和研究。

众所周知，箱线图表示变量的分布，显示最小值、最大值、平均值、中间值、
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