探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）是数据分析过程中至关重要的一环，它旨在通过对数据进行初步的、不带偏见的探索，发现数据内在的结构、模式、趋势和异常点：

1. 数据获取与加载

加载数据集，这通常涉及使用pandas库读取CSV、Excel、SQL数据库或其他格式的数据源。

2. 数据概览

查看数据集的前几行（`.head()`）和后几行（`.tail()`）以初步了解数据格式和内容。

使用`.shape`查看数据集的行数和列数。

使用`.info()`查看各列的数据类型、非空值数量等基本信息。

使用`.describe()`得到数值型特征的统计摘要，包括计数、均值、标准差、最小值、四分位数和最大值。

3. 数据质量检查

检查缺失值：使用`.isnull()`或`pd.DataFrame.isna()`检测缺失值，并用`.sum()`计算每列的缺失值数量，或者使用`missingno`库进行可视化。

检查异常值：通过箱线图、直方图、散点图等方式寻找数值上的异常点。

检查重复值：使用`.duplicated()`或`.drop_duplicates()`查找并处理重复记录。

4. 单变量分析

对每个数值型变量画直方图、密度图、箱线图等，以理解它们的分布特性。

对类别型变量画计数图、饼图或条形图，分析各类别的频数和比例。

5. 双变量或多变量分析

通过散点图、相关性矩阵、热力图等探究不同变量之间的关系和关联性。

使用柱状图、箱线图、小提琴图等展示不同类别间数值变量的差异。

对多个数值型变量进行主成分分析（PCA）、t-SNE等降维可视化。

6. 数据清洗和预处理

根据上述分析结果，对数据进行清洗，如填充缺失值（插值、删除或使用群组平均值填充等）、转换非数值数据为数值形式、标准化或归一化数据等。

7. 探索性假设生成

根据数据可视化结果，提出关于数据内部模式和潜在关系的假设，为进一步的建模和分析提供方向。