玩转数据，洞悉商机：探索性数据分析(EDA)

EDA，即探索性数据分析， 是一种灵活的数据分析方法，它无需预设严格的假设，而是通过可视化、分析残差、数据转换等方式，来揭示数据背后的结构和关系， 发现潜在的规律和商机。

EDA常用方法：

  • 统计量: 均值、方差、根方差、协方差、峰度、偏度、相关系数等
  • 统计图: 饼图、直方图、散点图、箱尾图等
  • 模型: 聚类

EDA的优势:

  • 直观易懂： 通过图表等可视化手段，将数据信息清晰地展现出来。
  • 发现潜在规律： 帮助我们识别数据中的异常值、趋势和模式， 挖掘隐藏的商机。
  • 验证假设: 为后续的建模和分析提供基础和方向。

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