探索性数据分析是指在数据建模前，通过可视化、统计汇总等方式初步理解数据特性，发现潜在模式、异常值与关联关系。它强调以开放性思维探索数据，不预设假设，适用于数据理解与建模准备阶段。本栏目将介绍探索性数据分析的方法体系，并学习如何借助数据分析工具实现高效、直观的数据探索与解读。
数字化时代，数据正在重塑我们的生活方式和商业格局。你有没有想过，几年前你还需要手动填写入住单、排队等候服务，而如今的智慧酒店，能让你刷脸入住、自动匹配房型，甚至根据你的过往行为推送专属服务？这背后，其实是文化大数据和行业数字化转型的深度融合。更令人震惊的是，根据《中国文化大数据产业发展报告（2023）》显示，仅2022年国内文化相关数据量就突破5EB，增速远超全球平均水平。对于酒店行业来说，如何通
每年，中国因交通事故导致的死亡人数都令人触目惊心。数据显示，2022年全国交通事故死亡人数超过5万人，这背后，藏着无数家庭的悲伤和社会经济的巨大损失。你是否曾想过：为什么智能摄像头越来越多、交警系统越来越先进，我们依然无法彻底遏制交通事故的高发？更让人困惑的是，哪怕已经积累了海量的交通数据，很多部门依旧停留在“事后统计”“被动分析”的阶段，真正能够提前预警、主动防控的系统少之又少。道理其实很简单：
你有没有发现，城市交通，明明看起来井然有序，却总在高峰期陷入“死循环”？据中国城市交通年鉴数据显示，2023年北京、上海等一线城市高峰拥堵指数同比增长了12.4%。还有一组更令人惊讶的数据——某地高速公路仅因天气变化，通行效率就波动超过15%。这些现象背后的规律，不靠拍脑袋，也不靠经验主义，而是依赖于交通数据洞察的科学分析。你是否曾遇到这样的困惑：交通行业大体趋势怎么抓？拥堵为何总在似乎“不该堵”
你有没有注意到这样一个现象：在高速公路上，拥堵与畅通之间只隔着几分钟的信息差？有数据显示，仅仅因为信息检索滞后，交通行业每年损失高达数百亿元，而这背后隐藏着数据检索能力的巨大短板。你或许已经体验过，调度员面对海量路况、车辆、事故数据时，手中的检索工具却像“找针”一样慢——要么结果不全，要么响应迟缓。而在交通数字化转型的浪潮中，企业早已不满足于传统的“人工翻查”，更期待能像互联网搜索一样，随时随地高
数字化潮流下，城市交通越来越像一张巨网，每一条道路、每一个路口、每一辆车，甚至每一个行人，都在实时产生着海量数据。你有没有想过，仅仅一个早高峰时段，北京市主干道上的交通流量就能突破百万辆次？但这些数据究竟能带来什么？只是被动记录，还是能够主动洞察？很多交通管理者、智慧城市运营者、甚至一线的交警，都碰到过这样的难题——明明数据很丰富，但想要摸清交通运行规律、预测拥堵趋势、实现智能优化，却总是“只见数
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