【eda是什么意思】EDA，全称是“Exploratory Data Analysis”，中文译为“探索性数据分析”。它是一种在数据科学和统计学中常用的分析方法，主要用于在数据建模或正式分析之前，对数据集进行初步的观察、理解和描述。EDA的核心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，从而为后续的建模和决策提供依据。
EDA是什么意思？总结与表格
| 项目 | 内容 |
| 全称 | Exploratory Data Analysis（探索性数据分析） |
| 中文名称 | 探索性数据分析 |
| 定义 | 在数据建模或正式分析之前，对数据进行初步的观察、理解与描述，以发现其中的模式、异常值和潜在关系。 |
| 目的 | 1. 发现数据中的规律和趋势 2. 检测异常值或缺失数据 3. 理解变量之间的关系 4. 为后续建模提供方向 |
| 常用方法 | 1. 描述性统计（如均值、方差、分位数） 2. 数据可视化（如直方图、箱线图、散点图） 3. 相关性分析 4. 分组统计 |
| 应用场景 | 1. 数据清洗前的预处理阶段 2. 商业智能分析 3. 机器学习模型构建前的数据探索 4. 学术研究中的初步数据理解 |
| 重要性 | 1. 帮助研究人员更好地理解数据背景 2. 避免因数据问题导致的模型失败 3. 提高数据分析的效率和准确性 |
通过EDA，分析师可以在不依赖假设的前提下，从数据中提取有价值的信息，为后续的深入分析打下坚实的基础。虽然EDA本身并不涉及复杂的统计模型，但它在整个数据分析流程中起着至关重要的作用。