探索性数据分析（EDA）

探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA）是一种统计方法，主要用于理解数据集的结构、特征及其内在规律。它不依赖于特定的假设，而是通过对数据集的初步观察、可视化和概括性的统计量来发现模式、异常值、关联性和趋势。EDA的目的是帮助数据分析师和研究人员更好地理解数据，并为后续的建模和预测工作提供基础。

在EDA过程中，通常会进行以下几个步骤：

1. 数据清洗：检查数据的质量，包括缺失值、异常值、重复值等问题，并进行相应的预处理。
2. 描述性统计：计算均值、中位数、众数、标准差等基本统计指标，了解数据的基本分布情况。
3. 数据可视化：使用图表如直方图、箱线图、散点图、热力图等展示变量之间的关系和分布情况，直观感受数据特性。
4. 轮廓分析：通过聚类算法识别数据群组，探索潜在的数据结构。
5. 关联性分析：研究变量之间的相关性，寻找潜在的相关模式。

通过EDA，用户可以获取数据的关键洞察，发现问题，形成初步假设，为构建更精确的模型打下基础。