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如何高效上手一个新数据集？学习如何验证并汇总分类与数值数据，并使用 Seaborn 可视化来清晰传达您的发现。
探索与分析数据往往要处理缺失值、错误的数据类型以及离群值。本章将介绍应对这些问题的技巧，帮助您优化 EDA 流程！
当前练习
数据集中的变量并非孤立存在；它们彼此相关。本章将考察数值型、分类型，甚至 DateTime 数据之间的关系，探索这些关系的方向与强度，并学习相应的可视化方法。
探索性数据分析是数据科学工作流中的关键一步，但不是终点！本章将介绍在完成探索后，帮助您顺利推进项目的技巧与注意事项。