数据探索

数据探索是一种数据分析方法，旨在发现数据集中的模式、趋势和异常值。它包括对数据集进行描述性统计分析、可视化展示、相关性分析以及特征选择等步骤。通过数据探索，我们可以更好地理解数据的特点和结构，为后续的建模和预测提供基础。 在数据探索过程中，我们通常会使用各种统计方法和图表来展示数据的分布情况、中心趋势和离散程度。例如，我们可以计算均值、中位数、众数、标准差等指标来衡量数据的集中程度；也可以绘制直方图、箱线图、散点图等图表来观察数据的分布形态。此外，我们还可以通过相关性分析来探究不同变量之间的关联关系，并利用特征选择方法来确定最具代表性的特征。