EDA是什么意思
导读 【EDA是什么意思】EDA是“Exploratory Data Analysis”的缩写，中文译为“探索性数据分析”。它是数据科学和统计学中的一个重要步骤，主要用于在正式建模或假设检验之前，对数据进行初步的观察和理解。EDA的目标是发现数据中的模式、异常值、趋势以及变量之间的关系，从而为后续的数据分析提供方向。
【EDA是什么意思】EDA是“Exploratory Data Analysis”的缩写，中文译为“探索性数据分析”。它是数据科学和统计学中的一个重要步骤，主要用于在正式建模或假设检验之前，对数据进行初步的观察和理解。EDA的目标是发现数据中的模式、异常值、趋势以及变量之间的关系，从而为后续的数据分析提供方向。
EDA的核心目的：
| 目的 | 说明 |
| 发现数据模式 | 通过可视化和统计方法识别数据中的潜在规律 |
| 检测异常值 | 找出可能影响分析结果的异常数据点 |
| 理解变量关系 | 分析不同变量之间的相关性或依赖关系 |
| 选择合适的模型 | 根据数据特征决定使用哪种分析方法或模型 |
| 提高数据质量 | 识别缺失值、重复数据等问题并进行处理 |
EDA的主要方法：
| 方法 | 说明 |
| 描述性统计 | 计算均值、中位数、标准差等基本统计量 |
| 数据可视化 | 使用直方图、箱线图、散点图等展示数据分布和关系 |
| 相关性分析 | 通过相关系数衡量变量之间的关联程度 |
| 分组分析 | 将数据按类别分组后进行比较和分析 |
| 数据清洗 | 处理缺失值、去除重复数据、纠正错误数据 |
EDA的应用场景：
| 场景 | 说明 |
| 商业分析 | 用于市场趋势预测、客户行为分析等 |
| 科学研究 | 在实验数据分析中帮助发现新现象 |
| 金融风控 | 识别潜在风险因素和异常交易行为 |
| 医疗健康 | 分析患者数据以支持诊断和治疗决策 |
| 机器学习 | 为模型训练提供数据预处理和特征工程支持 |
EDA与传统数据分析的区别：
| 项目 | EDA | 传统数据分析 |
| 目标 | 探索未知 | 验证假设 |
| 方法 | 更加灵活 | 更加结构化 |
| 结果 | 提供初步洞察 | 得出明确结论 |
| 时间点 | 数据收集后立即进行 | 在数据处理之后进行 |