"探索性数据分析：完整详细的EDA方法，让数据说话，简单直观的分析工具"

探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA）是一种对调查和观察所得到的初步数据进行处理和分析的方法。1962年，《The Future of Data Analysis》一文对EDA进行了奠基性的工作，而《Exploratory Data Analysis》成为了EDA的第一本正式出版物。这个领域的发展在1983年得到了进一步推动，当时出版的《Understanding Robust and Exploratory Data Anolysis》是对EDA的翻译和发展。 在EDA中，数据的探索和分析是从原始数据出发的，通过作图、制表和方程拟合、计算某些特征量等手段，旨在尽可能少地先验假定的基础上，发现数据的结构和规律。EDA的研究方法强调实践出发，不以某种理论为根据，而是通过直接观察和探索数据来获取信息。 EDA具有以下特点：首先，它从原始数据入手，让数据发言。也就是说，EDA不预设假设或模型，而是直接从数据中发现模式和趋势。其次，EDA的方法是实用的，不依赖于特定的理论或模型。这使得EDA在各个领域都能应用，并且易于普及。第三，EDA的分析工具简单直观，使用者可以通过简单的图形表示和计算指标来获取有关数据的信息。 EDA的主要目标是为数据提供初步的理解。通过对数据的探索，可以发现数据中的异常值、缺失值、相关性以及分布情况等特征。此外，EDA还可以帮助确定适当的数据变换和预处理方法，以便后续的建模和分析工作。 在实际应用中，EDA被广泛应用于各个领域，包括金融、医疗、市场研究等。通过EDA，研究人员可以从数据中获取有关趋势、关联性和异常情况的信息，为决策提供支持和指导。 总之，EDA是一种对初步数据进行探索分析的方法，它从数据中发现模式和规律，为后续的建模和分析提供基础。EDA的特点包括从原始数据入手、方法实用、分析工具简单直观等。在实际应用中，EDA被广泛用于各个领域，帮助研究人员从数据中获取有用的信息并做出相应决策。