【データサイエンティスト入門編】探索的データ解析（EDA）の基礎操作をPythonを使ってやってみよう

機械学習エンジニアやデータサイエンティストが、一番最初に行う作業をご存知でしょうか？会社や組織から課題を与えられた場合、最初に行うのが「探索的データ解析」と呼ばれる作業です。 探索的データ解析、英語ではExplanatory Data Analysis（略してEDA）とは、データの特徴を探求し、構造を理解することを目的としたデータサイエンスの最初の一歩です。 探索的データ解析は機械学習のタスクの一番最初のフェーズで、まずはデータに触れてみて、データを視覚化したり、データのパターンを探したり、特徴量やターゲットの関係性/相関性を感じるとるのが目的です。 より高度な機械学習のモデルの構築をしたり、難解な問題を解決する際には、特徴量エンジニアリング（英語でFeature Engineering）を必要することが多々あり、その際に深いデータの知識と理解が求められます。 問題を解決する前に、どのよう

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EDA (Explanatory Data Analysis) について