Exploratory Data Analysis（探索的データ分析、EDA）は、6つの手順に分解できるシンプルなフレームワークです。順番に進めることで、インサイトの発見とビジネスへの貢献につながります。
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
この探索的データ分析（EDA）コースの最初では、記述統計の使い方と欠損データの特定方法を学び、データの抜けを埋めるための補完手法を適用します。
現在の演習
第2章では、データセット内の外れ値を特定し、対処する方法を学びます。分布を分析するためにヒストグラムを作成し、ウィンズライジングを用いて外れ値の影響を抑えます。
次に、比率を用いてカテゴリ変数同士の関係を探索します。その後、箱ひげ図と記述統計を使って、連続変数がカテゴリ変数によってどのように影響を受けるかを判断します。
最終章では、散布図を使って2つの連続変数の関係を分析し、相関係数を計算します。
