数据探索在机器学习中我们一般称为EDA（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。

载入各种数据科学以及可视化库:
数据科学库 pandas、numpy、scipy；
可视化库 matplotlib、seabon；
其他；
载入数据：
载入训练集和测试集；
简略观察数据(head()+shape)；
数据总览:
通过describe()来熟悉数据的相关统计量
通过info()来熟悉数据类型
判断数据缺失和异常
查看每列的存在nan情况
异常值检测
了解预测值的分布
总体分布概况（无界约翰逊分布等）
查看skewness and kurtosis
查看预测值的具体频数
特征分为类别特征和数字特征，并对类别特征查看unique分布
数字特征分析
相关性分析
查看几个特征得 偏度和峰值
每个数字特征得分布可视化
数字特征相互之间的关系可视化
多变量互相回归关系可视化
类型特征分析
unique分布
类别特征箱形图可视化
类别特征的小提琴图可视化
类别特征的柱形图可视化类别
特征的每个类别频数可视化(count_plot)
用pandas_profiling生成数据报告