Цель EDA — понять данные до модели: структура (строки, столбцы, типы, единицы, что такое одна строка), качество (пропуски, дубли, выбросы, ошибки ввода), распределения признаков и целевой переменной, связи между признаками и с целевой, время (тренды, сезонность, сдвиги), подозрения на утечку. Итог — список гипотез и решений по очистке и признакам, а не сотня графиков.
А ещё Хорошая практика — записывать находки и решения, чтобы их можно было повторить
Так подсказку видит пользователь sotto на живом собеседовании — за пару секунд, пока вы думаете вслух.
Шаги:
sottodf.info(), df.describe(), примеры строк, уникальные значения категорий.Ловушки: признаки, известные только после события; смена логики сбора данных в середине периода; выводы по малым группам.
sotto слышит вопрос интервьюера и показывает короткий ответ и план, как в блоке «Коротко». Оставьте контакт — пришлём доступ и промокод.