详细介绍
EDA（Exploratory Data Analysis，探索性数据分析）是一种数据分析方法，旨在通过可视化和统计技术来理解数据集的基本特征。EDA通常在正式建模或假设检验之前进行，帮助分析人员发现数据中的模式、异常值、趋势和关系。EDA的核心思想是通过探索性手段揭示数据的潜在结构，从而为后续的分析提供指导。
主要功能
- 数据清洗：识别和处理缺失值、异常值和重复数据。
- 数据可视化：通过图表（如散点图、直方图、箱线图等）直观展示数据的分布和关系。
- 特征分析：分析各个变量的分布、统计特征（如均值、中位数、标准差等）以及变量之间的关系。
- 模式识别：发现数据中的潜在模式、趋势或周期性。
- 假设生成：通过探索性分析生成初步假设，为后续的统计建模或机器学习提供方向。