如何运用EDA技术来分析数据集并发现其潜在规律？请结合实际案例进行说明。

EDA（Exploratory Data Analysis）即探索性数据分析，是数据分析中不可或缺的一步，它通过可视化和制表方法对数据集进行初步探索，以发现数据的分布情况、异常值、数据间的关系以及数据的特征等。为了更好地掌握EDA技术并应用于实际数据分析中，这里推荐一份资源：《eda 期末考试题及答案》。这份资料通过具体的考试题目，结合答案解析，帮助你理解并实践EDA的过程。

参考资源链接：[eda 期末考试题及答案](https://wenku.csdn.net/doc/6401acfacce7214c316edd68?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，进行EDA分析之前，需要对数据集有一个基本的了解，包括数据类型、数据规模和数据的质量等。接着，可以从数据的分布情况入手，使用统计学方法和图表工具来描述数据。例如，可以使用直方图来展示数据的分布，箱线图来检测异常值，散点图来分析变量间的相关性。
在分析过程中，数据清洗是一个重要的环节，需要根据数据的分布和业务背景，决定如何处理缺失值和异常值。此外，为了更好地理解数据，还可能需要计算一些描述性统计量，比如均值、中位数、标准差等。
通过EDA，我们不仅可以发现数据集中的潜在规律，还可以指导后续的数据处理和模型构建工作。例如，如果发现数据呈非正态分布，可能需要考虑使用非参数检验或转换数据使其接近正态分布。
为了进一步深入学习EDA，除了《eda 期末考试题及答案》这份资料外，还可以查阅更多关于数据可视化、统计分析和机器学习的书籍和在线课程，以全面提升你的数据处理能力。

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