eda用来干嘛的

EDA（探索性数据分析）是数据科学流程中的关键第一步，帮助分析师理解数据集的基本特征。通过计算均值、中位数、标准差等统计量，EDA能快速揭示数据分布情况。使用箱线图、直方图等可视化工具，可以直观发现异常值和模式。数据清洗阶段，EDA能识别缺失值和重复记录，确保数据质量。实际应用中，零售商通过EDA分析销售数据，找出季节性趋势；医疗机构利用EDA发现患者数据中的异常模式，辅助疾病诊断。

EDA还承担着特征选择和变量关系的探索功能。通过相关性分析，能确定哪些特征对预测目标有显著影响。散点图和热力图展示了变量间的关联强度。金融领域，分析师用EDA评估投资组合风险；气象部门通过EDA分析历史天气数据，预测极端事件。EDA还能检测多重共线性问题，提高后续建模的准确性。工程师利用EDA优化产品设计参数，降低生产成本。这种分析方法在各行各业都有广泛应用，成为数据驱动决策的基础工具。