大数据伴随着它的复杂化。适当地收集和管理数据以及用于这样做的方法发挥着重要作用。有了这样的基本关切，数据准备的方法就变得非常有帮助，而且是一个关键的开始。一个好的数据准备程序可以进行有效的分析，限制和

EDA是数据分析必须的过程，用来查看变量统计特征，可以此为基础尝试做特征工程。东哥这次分享3个EDA神器，其实之前每一个都分享过，这次把这三个工具包汇总到一起来介绍。1. 这个属于三个中最轻便、简单的了。它可以快速生成报告，一览变量概况。首先，我们需要安装该软件包。pip ins...

我们不能奢望通过单纯将数据调好格式就完全依靠机器学习模型来避免对数据的分析，Explore Data Analysis (EDA) 是机器学习处理数据的第一步，影响建模的质量或准确性。

探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是一种探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。其主要的工作包含：对数据进行清洗，对数据进行描述（描述统计量，图表），查看数据的分布，比较数据之间的关系，培养对数据的直觉和对数据进行总结。EDA可以帮助我们...

简介 探索性数据分析是一种评估或理解数据的方法，以便得出洞察力或关键特征。EDA可以分为两类：图形分析和非图形分析。 EDA是任何数据科学或机器学习过程中的一个重要组成部分。你必须探索数据，了解变量之

EDA价值主要在于熟悉了解整个数据集的基本情况(缺失值，异常值)，对数据集进行验证是否可以进行接 下来的机器学习或者深度学习建模. 了解变量间的相互关系、变量与预测值之间的存在关系。 类别型特征有时具有非数值关系，有时也具有数值关系。比如‘grade’中的等级A，B，C等，是否…

前言 本文为笔者学习图灵系列程序设计丛书的《面向数据科学家的使用统计学》的一些感悟和总结，本文撰写主要参考了该书目，希望本文对接触，学习和研究数据科学的各位能有所帮助。 首先，第一篇介绍探索性数据分析

作者|KemalErdem编译|VK来源|TowardsDataScience本文基于我在Driventa平台上参加DengAI（登革热）竞赛的文章。我的排名在前0.2%（截至2020年6月2日为14

EDA（Exploratory Data Analysis）通常是数据科学比赛的第一步，本文将介绍几个快速进行EDA的探索工具。