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。

探索性数据分析（EDA）是数据分析的重要步骤，它涉及使用统计图表和概括性统计量来初步探索数据集，从而发现数据的特征、趋势和模式。为了帮助你理解和运用EDA技术，我推荐你参考《EDA期末考试题及答案》这份资料。这份资料将为你提供一系列的练习题和详细解答，帮助你通过实际案例深入理解EDA的应用。

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)

在分析数据集时，EDA技术可以通过以下步骤来实施：
1. 数据清洗：检查数据的完整性，处理缺失值和异常值，确保数据质量。
2. 单变量分析：观察数据集中单个变量的分布，包括均值、中位数、模式、变异等。
3. 双变量分析：研究两个变量之间的关系，这可以通过散点图、相关系数等方法进行。
4. 多变量分析：探索三个或更多变量之间的关系，可以使用多元统计方法和可视化工具，如箱线图、热图等。
5. 假设检验：通过统计检验来确定观察到的模式是否具有统计学意义。

一个实际的案例分析可能是这样的：假设你有一个包含客户购买行为数据的数据集，你想要分析客户购买频率和购买金额之间的关系。首先，你可以绘制一个散点图，观察这两者之间的关系。如果数据显示出一定的线性趋势，你可以计算两者的相关系数来量化这种关系的强度。接着，可能要进行回归分析来预测购买金额，根据回归系数判断购买频率对购买金额的影响。

通过这样的步骤，你可以逐步揭示数据集中的潜在规律。在深入学习EDA技术时，建议你多做练习题，并参考《EDA期末考试题及答案》中提供的答案和解析，这样可以帮助你更好地理解和掌握EDA的实践方法。

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)