探索性数据分析(EDA)是数据分析的一种形式，它结合数据处理、特征工程和模型调优，帮助用户更加深入地理解数据。探索性数据分析能够帮助用户发现数据中隐藏的信息，从而做出更明智的决策。因此，探索性数据分析在面对各种复杂问题时，都非常重要。
探索性数据分析有四个主要主题，它们分别为：数据可视化、数据集构建、特征工程和模型选择。数据可视化是用图形化的手段展示数据的形式，可以帮助用户更好地展示和理解数据。数据集构建是指将数据组织成能够被模型利用的样式，从而更好地建立模型。特征工程是指从数据集中选择最优的特征进行建模，从而最大程度地提高模型精度。最后，模型选择旨在根据各种指标来选出最优的模型，从而最大程度地解决问题。
总而言之，探索性数据分析是数据分析的一种重要形式，由数据可视化、数据集构建、特征工程和模型选择四部分组成。探索性数据分析可以帮助用户发现数据中隐藏的信息，使用户能够更加深入地理解数据，从而做出明智的决定。
