探索性数据分析(EDA)

作者: Roger Morrison
创建日期: 24 九月 2021
更新日期: 21 六月 2024
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2.1 探索性数据分析【斯坦福CS329P:实用机器学习(中文版)】
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内容

定义-探索性数据分析(EDA)是什么意思?

探索性数据分析(EDA)是某些初始分析和使用数据集完成的发现的术语,通常是在分析过程的早期。一些专家将其描述为“窥视”数据以进一步了解其代表的含义以及如何应用它。探索性数据分析通常是统计和数据其他类型工作的先驱。


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Techopedia解释了探索性数据分析(EDA)

专业人士通常会使用各种可视化工具进行探索性数据分析,例如,测试直观的假设,并找出数据集相似或不同的方式。一个很好的例子是散点图的使用-这种简单的探索性数据分析功能可以通过生成数字来向分析人员显示两个或多个数据集之间是否存在趋势或主要差异,而这对于人脑来说是相对困难的从整体上进行分析,以形成简单的视觉效果。框图和折线图是此类快速探索分析的其他示例。那些使用数据的人可以加快确定数据含义,数据用途以及可以从中得出什么结论的过程。