EDA是什么？一文了解EDA的重要性

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**EDA**（Exploratory Data Analysis），探索性数据分析，是指在获得原始数据的基础上，对数据进行处理，以识别出数据的潜在关系及规律，从而能够改进经理决策分析，是数据挖掘的前期工作。也就是通过一系列的数据分析方法，来综合考虑数据带来的信息，发掘数据之间的关联性和规律，为后续对数据进行统计推断打下基础。

EDA是包括可视化分析、数据聚类、预处理等多种分析方法，它能使用户更直观方便地发现数据的特征，为深入分析建立数据的概念框架，从而实现从数据中提取出有用的信息。
EDA让我们能够从海量的数据中挖掘和发现有价值的信息，而得到这些信息对事物有更深入的了解，也是了解物体（或市场）内在机制，获取信息，分析数据，决策选择，运用新信息进行改进的前瞻性工具，是实现决策的重要一环。特别是在全球化，网络信息化时代，数据爆炸式增长，只有以EDA为基础的分析方法，才能发现数据的规律性，管理和发掘的才能完全有效，把数据变成实实在在的价值。

从管理层的角度出发，通过EDA能够深入地了解企业自身，把握市场状况，更好地运用数据科技。经常利用EDA相关工具可以更好地挖掘数据，提取潜在的关系性及模式，从而了解管理绩效及制定有效的改善对策，做出更加切合实际的、数据驱动的决策，推动企业发展。这些从EDA获得的信息也可以帮助企业确立竞争优势，使企业运营效率更高，快速应对市场变化，进一步提升商业成果。

从实际应用方面，EDA也可以帮助开发者们更充分地提倡新想法，利用特定技术和方法对数据进行多维度及低次地探测，及时关注数据变化，分析数据找出有效模式，跟背数据的、更新的、较精确的推理，为促进变量相关性的研究，将分类学习，聚类学习，异常检测，组合优化等概念与算法应用于数据分析中提供参考，测试不同解决方案方面有重要作用，对研发和开发新产品有重大社会经济价值。

总之，EDA有着重要的意义，它可以帮助企业管理者更好的了解企业、把握市场，更加客观地评估现有产品绩效，制定有效改善对策，更好的运用数据科技数据推动企业发展，确立企业的竞争优势，提升商业成果；它可以帮助开发者更充分地发挥他们的想象力、利用特定技术和方法对数据进行多维度及低次地探测，及时关注数据变化，分析数据找出有效模式，跟背数据的、更新的、较精确的推理，

Exploratory Data Analysis（EDA）的全称叫做探索性数据分析，它主要是一种通过探索数据及其特征，挖掘其中的规律，构建出能够更好地描述和理解数据的模型的一种分析过程。EDA的本质是一种快速的、数据驱动的、能够提供有价值建议的特殊统计分析。它帮助我们在多种情况下迅速识别和发现数据集中的价值，从而帮助我们更有效地利用这些价值来改善业务。EDA可以在不同的研究领域通用，既可以用于商业，也可以用于科学研究。

与对数据的描述性统计分析不同，EDA不仅仅是对数据的简单描述，而是对数据的探索性分析，以发现数据特征从而为数据挖掘提供了一些重要见解。EDA是搞清楚数据之间的关系，发现隐藏的潜在规律，分析一个变数与另一个变数之间的相互关系，以及这些变数对模型预测结果的影响程度等微观分析过程的研究。

从总体上来讲，探索性数据分析的重要性在于能够让更多的精彩情况和启示呈现在我们面前，让我们进行更深层次的分析，更有效地使用其中的价值，以及有效地识别定位潜在的问题和风险，从而引导提高决策的健康和效果性。

首先，EDA能够帮助我们快速地发现数据模式，从而能够更快地提出可行的解决方案。例如，在建立精准医疗技术时，如果能够预测某一种疾病的治疗效果，或者能够识别患者的早期症状，这就需要我们能够从大量的数据中发现一些模式，而EDA技术就是一种有效的手段。它可以帮助我们有效地理解数据之间的相互关系，发现显示出来的隐藏信息，为我们更好的创造出更好的产品和服务提供重要的启发。

其次，EDA能够帮助我们更好地发现数据差异，从而能够有针对性地改善事物。例如，从行为日志数据中发现，某种用户在访问某一个功能点时，有大量的离开率，或者某种用户群体停留时间较短，可以使用EDA技术来分析其内在的原因，从而能够及时发现用户需求缺口，及时调整产品设计，从而提高用户体验及留存率。

此外，EDA还能够帮助我们理解数据间的复杂关系，从而进而更有效地应用更多的数据统计学方法，提供更有效可靠的建议和决策。例如，利用EDA技术可以大体了解某一种商品在不同地区的销售情况，从而帮助我们更有针对性地调整推广策略，使它在某些地区的销量提高。此外，EDA还可以帮助我们快速发现数据包含的不一致性和缺陷，从而对数据进行更有效的整理，为模型的构建提供相应的数据基础支持。