EDA工具常用的数据分析工具

EDA工具常用的数据分析工具

Python 和 R 语言是创建 EDA 最常用的两种数据科学工具。EDA 可以使用python来完成,以识别数据集中的缺失值。而R 语言广泛用于开发统计观察和数据分析

Python:EDA 可以使用python来完成,以识别数据集中的缺失值。其他可以执行的功能是——数据描述、处理异常值、通过绘图获得洞察力。由于其高级、内置的数据结构以及动态类型和绑定,使其成为 EDA 的一个有吸引力的工具。分析数据集是一项需要大量时间的繁忙任务。Python 提供了一些开源模块,可以自动执行 EDA 的整个过程并有助于节省时间。

R:R 语言被数据分析师和统计学家广泛用于开发统计观察和数据分析。R 是一种开源编程语言,它为统计计算和图形提供了一个免费的软件环境,由 R 统计计算基金会支持。

除了上述功能外,EDA 还可以: 

  • 执行 k 均值聚类。它是一种无监督学习算法,其中将数据点分配给集群,也称为 k 组。K-means 聚类常用于市场分割、图像压缩和模式识别。
  • EDA 可用于线性回归等预测模型,用于预测结果。
  • 它还用于单变量、双变量和多变量可视化以进行汇总统计、建立每个变量之间的关系以及了解数据中的不同字段如何相互交互。

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