Разведочный анализ данных ( англ. exploratory data analysis, EDA ) — анализ основных свойств данных, нахождение в них общих закономерностей, распределений и аномалий, построение начальных моделей, зачастую с использованием инструментов визуализации .

Понятие введено математиком Джоном Тьюки , который сформулировал цели такого анализа следующим образом:

• максимальное «проникновение» в данные,
• выявление основных структур,
• выбор наиболее важных переменных,
• обнаружение отклонений и аномалий,
• проверка основных гипотез,
• разработка начальных моделей.

Основные средства разведочного анализа — изучение вероятностных распределений переменных, построение и анализ , факторный анализ , дискриминантный анализ , многомерное шкалирование .

Литература

• П. Брюс, Э. Брюс. 1. Разведочный анализ данных // Практическая статистика для специалистов Data Science. — СПб. : БХВ-Петербург, 2018. — С. 19—58. — 304 с.

В другом языковом разделе есть более полная статья (англ.) . Вы можете помочь проекту, расширив текущую статью с помощью перевода