探索性数据分析(EDA)是一种数据驱动的概念性分析框架，主要基于John Tukey及其同事的哲学和方法论工作，可以追溯到20世纪60年代早期。Tukey开发EDA是为了回应心理学过分强调以低演绎的方法来洞察现象，研究人员几乎只专注于假设驱动的验证性数据分析(CDA)技术。EDA并不是CDA的替代品；相反，它的应用是为了满足研究过程的不同阶段。EDA是一种自底向上的方法，专注于数据的初始探索；广泛的方法被用来发展对数据的更深层次的理解，产生新的假设并确定数据中的模式。
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EDA Research methodology and sampling EDA研究方法和抽样代写
在统计学中，探索性数据分析是对数据集进行分析总结其主要特征的一种方法，经常使用统计图形等数据可视化方法。可以使用或不使用统计模型，但EDA主要是为了查看除了正式的建模或假设测试任务之外，数据能告诉我们什么。探索性数据分析是由John Tukey提倡的，以鼓励统计学家探索数据，并可能形成可能导致新的数据收集和实验的假设。EDA不同于初始数据分析(IDA)，更侧重于检查模型拟合和假设检验所需的假设，以及处理缺失值和根据需要对变量进行转换。
探索性数据分析、稳健统计、非参数统计以及统计编程语言的发展促进了统计学家在科学和工程问题上的工作。这些问题包括半导体的制造和对通信网络的理解，这与贝尔实验室有关。这些由Tukey支持的统计发展，旨在补充检验统计假设的分析理论。
EDA的目标如下：
- 假设所观察到的现象的原因；
- 基于假设统计推断是基于假设；
- 选择适当的统计工具和技术;
- 通过调查或实验进一步收集数据；
EDA还可以用于其他特殊领域：数据挖掘（data mining），统计思维（statistical thinking），数据收集（data collection）等都需要这部分的专业知识。如有代写需求，欢迎同学们联系AcademicPhD，我们期待为你服务！
