EDA（Exploratory Data Analysis，探索性數(shù)據(jù)分析）是一種通過可視化和統(tǒng)計手段對數(shù)據(jù)集進行探索的分析方法。

它的主要目的是了解數(shù)據(jù)集的特征、分布和關系，揭示數(shù)據(jù)中的規(guī)律、異常和趨勢。EDA在數(shù)據(jù)分析和機器學習中起到了重要的作用，具體有以下幾個用途：

1. 數(shù)據(jù)檢查與清洗：通過EDA，可以對數(shù)據(jù)集進行初步的檢查，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的缺失值、異常值或錯誤值等問題，進一步進行數(shù)據(jù)清洗和處理，以確保數(shù)據(jù)的質量。

2. 變量選擇與特征工程：EDA可以幫助分析人員了解不同變量之間的關系與重要性，從而做出合理的變量選擇和特征工程，提高機器學習模型的預測性能。

3. 發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)律和趨勢：通過可視化和統(tǒng)計分析，可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的規(guī)律、趨勢和相互作用，幫助分析人員理解數(shù)據(jù)背后的原因和機制。

4. 探索性問題分析：EDA可以用于回答一些探索性問題，如數(shù)據(jù)集中的潛在關聯(lián)、相關性和規(guī)律，為進一步的分析和決策提供依據(jù)?？傊?，EDA是數(shù)據(jù)分析的起點，可以幫助分析人員對數(shù)據(jù)有更深入的了解，為后續(xù)的數(shù)據(jù)挖掘、模型建立和決策提供基礎。