eda课程主要讲啥 eda培训

EDA（Exploratory Data Analysis）是指探索性数据分析，是数据分析的第一步。EDA的目的是通过可视化和统计方法来理解数据集的特征、结构和规律，为后续的数据建模和分析提供基础。

EDA课程主要讲解以下内容：

1. 数据预处理：数据预处理是数据分析的重要环节，包括数据清洗、缺失值处理、异常值处理、数据变换等。EDA课程会介绍常见的数据预处理方法和技巧，帮助学员掌握数据预处理的基本技能。

2. 数据可视化：数据可视化是EDA的核心内容，通过图表、图像等方式将数据呈现出来，帮助人们更好地理解数据。EDA课程会介绍常见的数据可视化工具和技术，如Matplotlib、Seaborn、Plotly等，帮助学员掌握数据可视化的基本技能。

3. 统计分析：统计分析是EDA的另一个重要内容，通过统计方法对数据进行分析，发现数据的规律和趋势。EDA课程会介绍常见的统计分析方法和技巧，如假设检验、方差分析、回归分析等，帮助学员掌握统计分析的基本技能。

4. 机器学习：机器学习是数据分析的重要应用领域，通过机器学习算法对数据进行建模和预测。EDA课程会介绍常见的机器学习算法和技术，如分类、聚类、回归等，帮助学员掌握机器学习的基本技能。

总之，EDA课程是数据分析入门的必修课程，通过学习EDA课程，可以掌握数据分析的基本技能和方法，为后续的数据建模和分析打下坚实的基础。