探索性数据分析（EDA）
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内容提要
探索性数据分析（EDA）是数据科学的关键步骤，帮助理解数据、发现模式和识别异常。通过描述性统计、数据可视化和相关性分析，EDA 提供深入洞察，指导后续分析，是数据科学的基础技能。
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关键要点
- 探索性数据分析（EDA）是数据科学过程中的关键步骤。
- EDA 帮助数据科学家理解数据、发现模式和识别异常。
- EDA 提供工具来总结和可视化数据，便于识别趋势、模式和异常值。
- EDA 有助于回答数据集中变量、缺失值和变量之间关系等重要问题。
- 常见的 EDA 技术包括描述性统计、数据可视化、相关性分析和异常值检测。
- 描述性统计包括计算均值、中位数、众数和标准差。
- 数据可视化工具如直方图、箱线图和散点图有助于检测趋势和异常。
- 相关性分析揭示变量之间的关系，包括正相关和负相关。
- 识别异常值对于确保结果的准确性和模型的有效性至关重要。
- EDA 是任何数据科学项目的关键第一步，学习 EDA 是数据科学学生的基础技能。
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