探索性数据分析(EDA)

全版英文教程在此html 探索性数据分析（EDA）目的是最大化对数据的直觉，完成这个事情的方法只能是结合统计学的图形以各类形式展示出来。经过EDA能够实现： 1. 获得数据的直观表现 2. 发现潜在的结构 3. 提取重要的变量 4. 处理异常值 5. 检验统计假设 6. 创建初步模型 7. 决定最优因子的设置python 数据类型 数据通常按类型分为两种：离散型和连续型;针对这两种类型的EDA可参

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