📅 最后修改于: 2023-12-03 15:21:49.230000 🧑 作者: Mango
探索性数据分析（Exploratory Data Analysis, EDA）是指在对一个数据集进行初步分析时，通过各种统计图表和数学分析等方式来了解数据的基本特征和规律，从而指导后续的数据处理和建模工作。
探索性数据分析的最终目的在于了解数据的基本特征和规律，为后续的数据处理和建模工作提供准备，具体包括：
Python是目前很受欢迎的编程语言，它有丰富的数据科学工具包和可视化库，基于Python语言，可以轻松完成EDA相关的工作。其中最为常用的工具包是：numpy，pandas，matplotlib，seaborn等。
R是一个统计软件，并且有相关包支持实现EDA工作。常用的包有data.table，ggplot2等。
Excel虽然功能相比Python和R更为简单，但是对于初学者来说是个不错的选择，特别适用于初学者进行数据预处理。
探索性数据分析的步骤大致分为以下五步：
接下来，我们将按步骤逐个介绍。
首先需要将数据集加载到代码中。读取数据的代码通常如下所示：
import pandas as pd # 加载pandas包
df = pd.read_csv('your_data_file.csv') # 加载csv格式数据集
读取数据时可能会遇到一些问题，比如，数据集分隔符不匹配、数据集存在缺失值、数据集太大无法一次性加载等。需要根据实际情况选择不同的方法来处理这些问题。
在完成数据集的读取后，需要进行数据审查，包括：
在数据审查时可以发现存在一些明显的问题，需要对数据进行清理。数据清理主要包括：
在清理完数据后，需要进行数据可视化处理。数据可视化包括：
这些图表可以帮助我们更好地看出数据的分布情况、数据的异常值、数据集的大小等信息。
最后，进行数据分析，可以通过一些统计指标实现，比如均值、方差、标准差、最大值、最小值等，这些指标可以帮助我们分析数据的分布情况，确定数据的规律和趋势，为后续工作提供依据。
探索性数据分析（EDA）是指在对一个数据集进行初步分析时，通过各种统计图表和数学分析等方式来了解数据的基本特征和规律，从而指导后续的数据处理和建模工作。了解和掌握EDA的过程和方法，对于数据科学领域的从业者来说非常重要。