【eda是什么】在数据分析和数据科学领域，EDA（Exploratory Data Analysis，探索性数据分析） 是一个非常重要的步骤。它是指在进行正式建模或假设检验之前，对数据进行初步的观察、整理和分析，以发现其中的模式、趋势、异常值和潜在问题。EDA 的核心目标是帮助数据分析师或科学家更好地理解数据的本质，为后续的数据处理和建模提供依据。
EDA 是什么？
EDA（Exploratory Data Analysis） 是一种数据分析方法，由统计学家约翰·图基（John Tukey）在1970年代提出。它的主要目的是通过可视化和统计方法，对数据集进行初步探索，从而获得对数据的直观认识。与传统的验证性数据分析（Confirmatory Data Analysis）不同，EDA 更加灵活，强调从数据中“发现”信息，而不是验证预先设定的假设。
EDA 的关键作用
| 作用 | 描述 |
| 发现数据模式 | 通过图表和统计指标识别变量之间的关系和分布特征 |
| 检测异常值 | 识别数据中的异常点或离群值，判断是否需要清洗 |
| 数据质量评估 | 判断数据是否完整、准确、一致 |
| 变量选择 | 帮助确定哪些变量对分析目标有影响 |
| 模型构建准备 | 为后续建模提供基础，如特征工程、变量转换等 |
EDA 的常用方法
| 方法 | 说明 |
| 描述性统计 | 如均值、中位数、标准差、四分位数等 |
| 数据可视化 | 如直方图、箱线图、散点图、热力图等 |
| 相关性分析 | 使用相关系数矩阵分析变量间的相关性 |
| 分布分析 | 分析变量的分布形态，如正态分布、偏态分布等 |
| 缺失值处理 | 识别并处理数据中的缺失值 |
| 分组比较 | 对不同类别或组别进行数据对比分析 |
EDA 的流程
| 步骤 | 内容 |
| 数据加载 | 将原始数据导入分析环境（如 Python、R 等） |
| 数据概览 | 查看数据结构、字段含义、数据类型等 |
| 数据清洗 | 处理缺失值、重复值、异常值等 |
| 数据探索 | 通过统计和可视化手段深入分析数据 |
| 结果总结 | 整理分析结果，为下一步工作做准备 |
总结
EDA 是数据科学项目中不可或缺的第一步。它不仅有助于提高数据质量，还能为后续的建模和决策提供坚实的基础。通过 EDA，数据分析师可以更全面地了解数据，避免因数据问题导致的模型失效或误判。因此，掌握 EDA 的方法和技巧，是每一位数据从业者必须具备的能力。