探索性数据分析（EDA）
探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是一种分析数据集以了解其结构、特征和潜在关系的分析方法。EDA是数据分析过程中的重要步骤，尤其是在数据科学和统计学领域。以下是进行EDA时常用的一些技术和方法： 数据清洗：在开始EDA之前，通常需要清洗数据，包...
利用Python进行探索性数据分析（EDA）
利用Python进行探索性数据分析（EDA）个人主页：JoJo的数据分析历险记个人介绍：小编大四统计在读，目前保研到统计学top3高校继续攻读统计研究生如果文章对你有帮助，欢迎关注、点赞、收藏、订阅专栏本文介绍如何利用==python进行探索性数据分析==参考资料: https://www.kaggle.com/competitions/titanic最近小伙伴问我有什么刷题网站推荐，在这里推荐....
在Python中进行探索式数据分析（EDA）（二）
删除缺失值后，检查存在的行数。原来的行数是11914，现在剩下的行数是11813。统计摘要现在，让我们找出数据集的统计总结或五点总结。五点总结给出描述性总结，包括每个变量的均值、中位数、众数、编号、行数、最大值和最小值。对于具有对象数据类型变量的Mean, standard deviation, max, and percentile values设为NaN 。 对于具有int数据类型变量的 u....
在Python中进行探索式数据分析（EDA）（一）
探索性数据分析（Exploratory Data Analysis ,EDA）是对数据进行分析并得出规律的一种数据分析方法。它是一个数据试图讲述的故事。EDA是一种利用各种工具和图形技术(如柱状图、直方图等)分析数据的方法。根据Tukey的说法（1961年的资料分析）“分析数据的程序，解释此类程序结果的技术，计划数据收集以使其分析更容易，更精确或更准确的方法，以及适用于分析数据的（数学）统计的所....
自动化数据分析框架比较-EDA Is All You Need
AutoViz AutoViz在众多免费软件Pythonic Rapid EDA Automation工具中脱颖而出，以非常快速的方式运行，这比其紧密的免费软件竞争对手SweetViz或Pandas Profiling更好安装方式：!pip install git+git://github.com/AutoViML/AutoViz.git !pip install xlrdfrom autov.....
安利3个Python数据分析EDA神器！
1. Pandas_Profiling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。# 安装Jupyter扩展widget jupyter nbextension enable --py widgetsnbextension # 或者通过conda安装 conda env create -n pandas-profiling conda acti.....
硅谷资深数据科学家教你认清探索性数据分析（EDA）的价值
从外表来看，数据科学通常被认为完全是由高等统计学和机器学习技术组成。然而，另一个重要组成部分往往被低估或遗忘：探索性数据分析(EDA)。EDA指对已有的数据(特别是调查或观察得来的原始数据)在尽量少的先验假定下进行探索，通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。在深入机器学习或统计建模之前，EDA是一个重要的步骤，这是因为它提供了为现有问题开发适当模型并正....
硅谷资深数据科学家教你认清探索性数据分析（EDA）的价值
首发地址：https://yq.aliyun.com/articles/73880 更多深度文章，请关注：https://yq.aliyun.com/cloud 作者介绍 Chloe Mawer：硅谷资深数据科学家，具有地球物理学和水文学的学习背景，精通利用数据进行预测以及提供有价值的见解；她的学术研究和工程经验使她能够解决新问题，创造实用、有效的解决方案。 领英：http://www....
硅谷资深数据科学家教你认清探索性数据分析（EDA）的价值
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