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EDA技术实用教程

简介

EDA（ExploratoryDataAnalysis）是数据分析过程中的重要环节，通过对数据的初步探索，可以发现数据中潜藏的信息、异常和规律，从而为进一步的数据挖掘和建模提供指导。本文将介绍一些常用的EDA技术和方法，帮助读者在实际应用中解决常见的数据分析问题。

数据获取与加载

在进行EDA之前，首先需要获取并加载数据。常见的数据来源包括数据库、文件（如CSV、Excel等）以及网络接口等。根据数据来源的不同，选择相应的方法进行数据获取，例如使用Python中的pandas库来读取CSV文件：

importpa

kgkg

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