探索性数据分析 (EDA) 是在应用正式统计方法或构建模型之前，检查和总结数据集以了解其结构、模式和潜在问题的过程。 它涉及可视化数据、计算基本统计数据以及识别异常或变量之间的关系。 EDA 不是关于确认假设，而是关于通过开放式探索来揭示数据可以显示的内容。 例如，分析用户登录数据的开发人员可以首先绘制随时间推移的登录频率，以发现趋势或异常值，例如指示潜在安全漏洞的意外峰值。
EDA 中的常用技术包括生成汇总统计信息（均值、中位数、标准差）、创建诸如直方图、散点图或箱线图之类的可视化效果以及检查缺失值或重复值。 Python 的 Pandas、Matplotlib 和 Seaborn 等工具通常用于自动化这些任务。 例如，销售数据集中客户年龄的直方图可能会显示数据是否遵循正态分布或是否存在意外差距。 同样，相关矩阵可以突出显示变量之间的关系，例如网站访问持续时间和购买频率之间的强链接。 这些步骤帮助开发人员决定如何处理数据质量问题或为机器学习模型选择适当的特征。
EDA 至关重要，因为它直接影响下游分析的可靠性。 跳过此步骤可能导致有缺陷的模型或不正确的结论。 例如，如果数据集在“用户注册日期”等关键列中缺少值，则开发人员可能会在预处理期间无意中排除有效记录，从而使结果产生偏差。 通过尽早发现此类问题，团队可以通过插补或数据收集调整等策略来解决这些问题。 EDA 还有助于确定要关注哪些变量的优先级，从而节省模型开发期间的时间。 在实践中，开发人员可能会使用 Pandas 的 describe() 函数来快速评估数值列，或者编写自定义脚本来标记分类数据中不一致的文本格式，从而确保数据集在继续前进之前是干净且充分理解的。