如何快速构建强大的探索性数据分析可视化
当你得到一个很不错的干净数据集时，下一步就是探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，EDA）。EDA 可以帮助发现数据想告诉我们什么，可用于寻找模式、关系或者异常来指导我们后续的分析。尽管在 EDA 中有很多种可以使用的方法，但是其中最有效的启动工具之一就是散点图矩阵（pairs plot，也叫做 scatterplot matrix）。散点图矩阵允许同时看到多个单独变量的分布和它们两两之间的关系。散点图矩阵是为后续分析识别趋势的很棒方法，幸运的是，用 Python 实现也是相当简单的。当你得到一个很不错的干净数据集时，下一步就是
