这四款Python数据自动化工具能解决哪些常见数据分析难题？

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探索性数据分析是一种至关重要的数据探索技术，用于了解数据的各个方面。这是执行任何机器学习或深度学习任务之前最重要的步骤之一。探索性数据分析有助于识别明显的错误，是理解数据的基础。

探索性数据分析是一种非常重要的数据探索技术，用于了解数据的各个方面，这是执行任何机器学习或深度学习任务之前最重要的步骤之一。

探索性数据分析可以帮助识别明显的错误，区分数据集中的异常，发现重要元素，发现内部信息的设计并提供新的知识。

背景

在任何机器学习项目的生命周期中，我们在数据分析、特征选择、特征工程等环节耗费时间占整个项目的 60% 的以上，一方面它是数据科学项目中最重要的部分，另一方面它是必须要进行的，比如清理数据、处理缺失值、处理异常值、处理不平衡的数据集、等等，高效完成数据探索任务势在必行。

自动化探索性数据分析

今天我给大家分享4款自动化探索数据分析的顶级 Python 库，列表如下：

• dtale
• pandas profiling
• sweetviz
• autoviz

1、D-tale

D-tale 是一个在 2020 年 2 月推出的库，可让我们轻松可视化 pandas 数据框。它具有许多功能，对于探索性数据分析非常方便、支持交互式绘图、3d 绘图、热图、特征之间的相关性、构建自定义列等等。