什么是探索性数据分析(EDA) 探索性数据分析(Exploratory Data Analysis,简称EDA)是数据分析流程中的一个关键阶段。它主要侧重于对数据集进行初步的调查和分析,以发现其中潜在的模式、识别异常值、测试假设,以及从数据中提取其他有价值的见解。 EDA的目标 理解数据 这是EDA
数据科学作为一个快速发展的领域,正在改变企业理解和基于数据做出决策的方式。因此,越来越多的公司开始招聘数据科学家,以帮助他们解读数据并推动业务成果。这导致了对数据科学家的高需求,竞争也异常激烈。为了帮助您准备数据科学面试,我们整理了100个您可能会遇到的顶级数据科学面试问题,并提供了详细的解答和实用
在数据科学的世界中,探索性数据分析(EDA)是理解数据的关键步骤,而数据可视化则是这一过程中的利器。本文将深入探讨如何利用Python中的Matplotlib和Seaborn库,通过丰富的图表和技巧,高效地进行EDA,并揭示数据背后的故事。 数据可视化:让数据说话 数据可视化是将文本或数值数据转化为