在大数据时代，探索性数据分析是面对超量数据的必备的分析技能。

什么是探索性数据分析？

探索性数据分析（ Exploratory Data Analysis ），是指对已有的数据（ 特别是调查或观察得来的原始数据 ）在尽量少的先验假定下进行探索通过作图、制表、方程拟合、计算特征量等手段探索数据的结构和规律的一种数据分析方法。

探索性数据分析强调灵活探求线索和证据，它与证实性数据分析在具体运用上可交叉进行， 探索性数据分析不仅可用在正式建立统计分析模型之前， 而且还可用在正式建立统计分析模型之后， 对所拟合的统计模型进行进一步的检查、验证， 提高统计分析的质量。

学习探索性数据分析

《MATLAB数据探索性分析》是清华大学出版社引进、翻译和出版的关于探索性数据分析的最全面的学习资料。

这本书系统介绍了基于MATLAB语言的探索性数据分析与实现方法。本书共分10章，从实际数据集与探索性数据分析的基本概念讲起，内容涉及数据模式的发现、线性与非线性降维方法、数据巡查方法、聚类分析，以及用于探索性数据分析的数据可视化方法。除了基本分析与实现方法，书中也给出了丰富的应用实例，并提供了大量免费的相关资源，全部实例代码都可以直接用于探索性数据分析。

这本书在京东、亚马逊等图书和电商平台上都可以买到，评价还不错。

资源下载

可以在这里直接下载MatLab源代码与数据集（ZIP 18MB），并观看视频。

也可以访问CRC出版社官网了解。