【eda是什么】一、
EDA，即探索性数据分析（Exploratory Data Analysis），是数据科学和统计学中的一个重要步骤。在进行建模或预测之前，通过对数据的初步观察和分析，可以帮助我们了解数据的基本特征、分布情况、异常值、变量之间的关系等。EDA的目标是发现数据中的模式、趋势和潜在问题，为后续的数据处理和建模提供依据。
EDA并不是一个固定的流程，而是根据具体的数据集和研究目标灵活调整的过程。它通常包括数据清洗、可视化、统计描述、相关性分析等环节。通过这些方法，分析师可以更好地理解数据背后的故事，从而做出更合理的决策。
二、表格展示
| 项目 | 内容 |
| 中文名称 | 探索性数据分析 |
| 英文名称 | Exploratory Data Analysis |
| 定义 | 在进行正式建模前，对数据进行初步分析，以发现其结构、模式和异常点的方法。 |
| 主要目的 | 了解数据的基本特征、分布情况、变量关系，识别异常值，为后续分析做准备。 |
| 常用方法 | 数据可视化、统计描述、相关性分析、缺失值处理、数据分组等。 |
| 适用场景 | 数据预处理阶段、数据质量评估、变量选择、模型构建前的分析。 |
| 工具/技术 | Python（Pandas、Matplotlib、Seaborn）、R语言、Excel、Tableau等。 |
| 优点 | 帮助发现隐藏信息、提高数据质量、优化模型效果。 |
| 局限性 | 依赖于分析者的经验，结果可能受主观判断影响。 |
三、结语
EDA是数据分析过程中不可或缺的一环，它不仅是数据科学的起点，也是提升分析准确性和有效性的关键步骤。无论是初学者还是资深从业者，掌握EDA的基本方法和思路，都能在实际工作中发挥重要作用。