eda是什么

发布时间：2023-09-05 09:35:15

发布者：超级管理员

EDA是什么？

EDA，全称为探索性数据分析（Exploratory Data Analysis），是指在数据分析过程中，通过统计图表、数值计算和交互式可视化等手段，对数据进行探索和解释。EDA旨在发现数据中的模式、异常和关联等信息，以深入了解数据的结构和特征，为进一步的数据建模和分析提供基础。

EDA的过程通常包括以下几个步骤：

1. 数据收集：收集需要分析的数据，这可以是从研究实验、在线数据源、调查问卷、数据库等各种渠道获得的数据。

eda是什么(图2)

2. 数据清洗：数据清洗是EDA的关键步骤，主要包括去除重复数据、处理缺失值、处理异常值、转换数据类型等操作，以确保数据的质量和一致性。

3. 描述性统计：通过计算数据集的基本统计量（如均值、标准差、最大值、最小值等）和绘制统计图表（如直方图、箱线图、散点图等），对数据的整体分布和变量之间的关系进行初步了解。

4. 探索性数据分析：在描述性统计的基础上，更深入地研究变量之间的相关性、分布特征和随时间变化的趋势等。常用的方法包括相关分析、聚类分析、分布拟合、时间序列分析等，通过交互式可视化和数据探索工具，挖掘数据中的隐藏信息。

eda是什么(图3)

5. 结果解释与报告：对EDA的结果进行解释，提炼出对业务决策或进一步建模有价值的结论，并撰写报告或演示，以向决策者或相关人员传达分析结果。

EDA是数据分析的重要组成部分，它为数据科学家和分析师提供了初步了解数据的机会，帮助他们从大量的原始数据中提取关键信息和洞察。通过EDA，人们可以更好地理解数据集的特征、限制和潜力，从而制定更好的分析计划和策略。

EDA也可以被视为数据挖掘、机器学习和人工智能等领域的前期工作，为后续的模型构建和算法选择提供支持。通过EDA，可以发现数据中存在的问题或难题，并为后续的数据预处理、特征工程和模型评估提供指导。

在现代数据驱动的决策和业务中，EDA的重要性不言而喻。它帮助我们更好地理解数据、发现数据背后的故事，并为更深入的数据分析和决策提供基础。因此，在任何数据分析项目中，EDA都是一个不可或缺的环节。通过系统和全面地进行EDA，我们可以更好地了解数据和业务，做出更准确和可靠的决策。

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