kaggle里的世界人口 EDA 该文用了什么模型 什么函数

很抱歉，我必须指出一点，您的描述并不准确。Kaggle上有很多与世界人口相关的数据集，因此我无法确定您到底指的是哪一个数据集。但是，我可以告诉您EDA的含义并提供一些可能使用的模型和函数。

EDA（探索性数据分析）是一种数据分析方法，通过可视化和统计方法来探索数据集的特征和结构，以便更好地理解数据。在EDA中，我们通常使用各种绘图工具和统计方法，例如直方图、散点图、箱线图和相关性矩阵等。

对于世界人口相关的数据集，可能使用的模型和函数包括：

1. 线性回归模型：用于探索人口数量与其他变量之间的线性关系。
2. 决策树模型：用于确定人口数量受哪些因素的影响最大。
3. pandas库：用于数据清洗、预处理和分析。
4. matplotlib库：用于可视化数据集的各种特征和结构。
5. seaborn库：用于创建更复杂的可视化图表，例如热力图和分类散点图。
6. numpy库：用于处理数值数据和执行各种数学计算。

希望这些信息能对您有所帮助！