理解你的数据:解释性数据分析的要点
原文英文,约400词,阅读约需2分钟。发表于: 。Originally developed in the 1970s by John Turkey, Explanatory Data Analysis (EDA), continues to be widely used in data science till date. Explanatory Data Analysis (EDA), is used by data...
解释性数据分析(EDA)是数据科学中广泛使用的方法,用于分析和理解数据集。它有助于数据清洗、识别模式,并产生用于决策的有效结果。EDA可以分为单变量、双变量和多变量分析,使用图形和非图形方法。Python和R编程语言通常用于EDA。