Термин «EDA» означает исследовательский анализ данных, который включает в себя анализ и визуализацию данных для выявления закономерностей, тенденций и идей. Для выполнения EDA доступно несколько программных инструментов, и я предоставлю вам список популярных из них вместе с примерами кода для выполнения основных задач EDA.

1. Python и его библиотеки:

   • Pandas: мощная библиотека для манипулирования и анализа данных. Пример кода:

     import pandas as pd
     data = pd.read_csv('data.csv')
     print(data.head())

   • Matplotlib: библиотека построения графиков для создания статических, анимированных и интерактивных визуализаций. Пример кода:

     import matplotlib.pyplot as plt
     plt.plot([1, 2, 3, 4])
     plt.show()

   • Seaborn: библиотека визуализации статистических данных, построенная на основе Matplotlib. Пример кода:

     import seaborn as sns
     sns.boxplot(x='column_name', y='column_name', data=data)
     plt.show()

2. R и его пакеты:

   • ggplot2: популярный пакет визуализации данных в R. Пример кода:

     library(ggplot2)
     ggplot(data, aes(x=column_name, y=column_name)) + geom_point()

   • dplyr: пакет для манипулирования и преобразования данных. Пример кода:

     library(dplyr)
     filtered_data <- filter(data, column_name > 10)

3. Tableau: мощный инструмент визуализации данных с интерфейсом перетаскивания. Для создания визуализаций в Tableau не требуется никакого кода.

4. Power BI: инструмент бизнес-аналитики для создания интерактивных визуализаций и отчетов. Он также поддерживает задачи EDA, и кодирование не требуется.

5. Excel: широко используемая программа для работы с электронными таблицами, позволяющая выполнять базовый анализ и визуализацию данных с помощью формул и встроенных функций построения диаграмм.