探索性資料分析 (EDA) 正在分析資料集，以總結其主要特徵、識別模式、發現異常並通常使用統計圖形和其他資料視覺化方法檢驗假設。它有助於總結數據並從數據集中發現見解。

探索性資料分析 (EDA) 涉及的典型步驟。

步驟 1：從資料庫、網路抓取或 API 等各種來源收集所需資料。然後將資料和所需的庫匯入到整合開發環境（IDE），例如jupyter筆記本。 pandas、NumPy、Matplotlib 和 Seaborn 等 Python 函式庫用於探索和視覺化資料。
步驟 2：觀察資料集並執行資料清理，例如缺失值或錯誤。
步驟 3：識別模式並找到資料集中的異常值。執行描述性統計以匯總數據，以大致了解其內容，例如平均值、最小值和最大值。
步驟 4： 利用您學到的知識來完善或產生新問題。
第 5 步：對資料進行轉換和建模以尋找答案。例如根據分析需求聚合或分解資料。
第 6 步：使用單變量、雙變量和多變量分析執行資料探索。
步驟 7：使用某些視覺化工具（例如折線圖、長條圖、箱線圖、散佈圖和熱圖）應用分佈和關係的資料視覺化。
步驟 8：假設檢定 - 使用統計檢定開發和評估假設，以驗證資料中的假設或關係。
第 9 步：透過描述性統計和產生的資料視覺化的關鍵見解總結研究結果。記錄 EDA 流程和結果，並建立報告和演示文稿，以將結果傳達給所有相關利害關係人。

探索性資料分析的好處

幫助理解和解釋複雜的資料集。 EDA 幫助資料科學家使用一系列統計和圖形技術發現模式、檢測異常、測試假設和驗證假設。此外，它還可以檢測資料品質問題，例如重複記錄，可以在進行更詳細的分析之前修正這些問題。

結論
探索性資料分析 (EDA) 能夠將資料轉化為可操作的見解。它可以應用於任何類型的數據——結構化、非結構化或半結構化——儘管工具和技術可能有所不同。此過程允許資料科學家和分析師從多個角度檢查資料集，而無需對其內容進行任何先入為主的假設。