带你和Python与R一起玩转数据科学: 探索性数据分析

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本系列将介绍怎么才能 才能 在现在工作中用并不是生活最流行的开源平台玩转数据科学。本文先来看一看数据分析过程中的关键步骤 – 探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,EDA)。

了解了以上内容,大伙儿将解释怎么才能 才能 用描述统计学、基本绘图和数据框来回答有些难题,一块儿指导大伙儿做进一步的数据分析。

探索性数据分析指在在数据采集和数据清理完后 ,而在数据建模和分析结果可视化展现完后 。然而,这是有一个 可反复的过程。做完并不是生活EDA后,大伙儿不都能否 尝试建立有些数据模型可能性生成有些可视化结果。一块儿,根据最新的分析结果大伙儿又不都能否 进行进一步的EDA,等等。所有的那此就有为了加快速度地找到线索,而不想纠结在数据细节和美观上。EDA的主要目的是为了了解大伙儿的数据,了解它的趋势和质量,一块儿也是为了检查大伙儿的假设甚至随后刚开始构建大伙儿的假设算法。

准备数据

大伙儿将继续使用

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