Python数据挖掘中常用的五种AutoEDA 工具总结
更新时间：2021年11月19日 09:52:22 作者：Python学习与数据挖掘
大家好，我们都知道在数据挖掘的过程中，数据探索性分析一直是非常耗时的一个环节，但也是绕不开的一个环节，本篇文章带你盘点数据挖掘中常见的5种 AutoEDA 工具
我们能否使用一些自动化工具代替人来完成数据分析的过程呢，现有一些成熟的 AutoEDA 工具可以一定程度上完成上述过程。本文中，我将盘点常见的 AutoEDA 工具，欢迎收藏学习，喜欢点赞支持，文末提供技术交流群，欢迎畅聊。
1、Pandas Profiling
https://pandas-profiling.github.io/pandas-profiling/docs/master/index.html
Pandas Profiling是款比较成熟的工具，可以直接传入DataFrame即可完成分析过程，将结果展示为HTML格式，同时分析功能也比较强大。
- 功能：字段类型分析、变量分布分析、相关性分析、缺失值分析、重复行分析
- 耗时：较少
2、AutoViz
https://github.com/AutoViML/AutoViz
AutoViz是款美观的数据分析工具，在进行可视化的同时将结果保存为图片格式。
- 功能：相关性分析、数值变量箱线图、数值变量分布图
- 耗时：较多
3、Dataprep
Dataprep是款比较灵活也比较强大的工具，也是笔者最喜欢的。它可以指定列进行分析，同时也可以在Notebook中进行交互式分析。
- 功能：字段类型分析、变量分布分析、相关性分析、缺失值分析、交互式分析。
- 耗时：较多
4、SweetViz
https://github.com/fbdesignpro/sweetviz
SweetViz是款强大的数据分析工具，可以很好的分析训练集和测试集，以及目标标签与特征之间的关系。
- 功能：数据集对比分析、字段类型分析、变量分布分析、目标变量分析
- 耗时：中等
5、D-Tale
https://github.com/man-group/dtale
D-Tale是款功能最为强大的数据分析工具，对单变量的分析过程支持比较好。
- 功能：字段类型分析、变量分布分析、相关性分析、缺失值分析、交互式分析。
- 耗时：中等
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