探索性数据分析：过去、现在和未来

"探索性数据分析" 探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是统计学中的一种方法，用于分析数据集，总结其主要特征，通常使用视觉方法。EDA 的主要目的不是为了建立统计模型或进行假设检验，而是为了了解数据能够告诉我们的信息。 EDA 的重要性在于，它能够帮助我们快速了解数据的特征，发现数据中的模式和规律，从而更好地理解数据。EDA 的方法有很多，包括描述性统计、数据可视化、数据变换等。 在 EDA 过程中，我们通常需要对数据进行清洁和预处理，以确保数据的质量和一致性。然后，我们可以使用各种方法来分析数据，例如使用直方图、散点图、箱形图等来可视化数据，或者使用描述性统计方法来计算数据的平均值、方差、相关系数等。 Tukey 是 EDA 领域的开创者之一，他在 1977 年出版的著作《Exploratory Data Analysis》中系统地介绍了 EDA 的方法和技术。Tukey 认为，EDA 是一种探索性的方法，旨在了解数据的特征和模式，而不是为了建立统计模型或进行假设检验。 在实际应用中，EDA 广泛应用于各个领域，例如科学研究、商业分析、医疗保健等。例如，在科学研究中，EDA 可以用于了解实验数据的特征，发现数据中的模式和规律，从而更好地理解实验结果。在商业分析中，EDA 可以用于分析客户行为、市场趋势、销售数据等，从而帮助企业更好地进行决策。 探索性数据分析是统计学中的一种重要方法，旨在了解数据的特征和模式。通过 EDA，我们可以快速了解数据，发现数据中的模式和规律，从而更好地理解数据。