eda是什么概念？
编辑：自学文库
时间：2024年03月09日
它是应用于数据科学和统计学中的一种方法，通过对数据进行可视化、概括和推断，来发现数据集中的模式、关系和异常。
EDA的目的是理解数据集的特征和结构，为后续的数据建模和分析提供有价值的洞察力。
在EDA过程中，常用的方法包括数据可视化、统计摘要、数据预处理等。
通过对数据的探索，我们可以了解数据的基本分布情况、异常值、缺失值等，从而为后续的建模和分析工作提供指导。
同时，EDA也可以帮助我们确定合适的数据清洗和特征工程方法，以提高数据的质量和分析的可靠性。
总之，EDA是数据科学和统计学中非常重要的一步，它为我们深入理解和利用数据提供了有力的支持。