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什么是探索性数据分析EDA（Exploratory Data Analysis）？，探索性数据分析EDA（Exploratory Data Analysis）对机器学习有是意义？探索性数据分析EDA详解及实践
探索性数据分析（Exploratory Data Analysis ,EDA）是对数据进行分析并得出规律的一种数据分析方法。它是一个故事，一个数据试图讲述的故事。EDA是一种利用各种工具和图形技术(如柱状图、直方图等)分析数据的方法。
在python中有很多可用的库，例如pandas，NumPy，matplotlib，seaborn等。借助这些库，我们可以对数据进行分析并提供有用的见解。我将同时使用这些库和Jupyter Notebook。
Exploratory Data Analysis refers to the critical process of performing initial investigations on data so as to discover patterns,to spot anomalies,to test hypothesis and to check assumptions with the help of summary statistics and graphical representations.
探索性数据分析(Exploratory Data Analysis，简称EDA)，指对数据分析的过程中尽量不加入先验假设，而是通过作图表和统计等方式来探索数据结构和规律。
在EDA中你可以构思各种各样的假设，并通过数据分析去寻找相应的反馈，以此迭代来寻找到数据集中分布的规律。在探索的过程中会随着不断的深入对数据理解更加深刻。
EDA的流程如下&#
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