在完成竞赛和数据挖掘的过程中，数据分析一直是非常耗时的一个环节，但也是必要的一个环节。
能否使用一个工具代替人来完成数据分析的过程呢，现有的AutoEDA工具可以一定程度上完成上述过程。本文将盘点常见的AutoEDA工具，欢迎收藏转发。
技术交流
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Pandas Profiling
https://pandas-profiling.github.io/pandas-profiling/docs/master/index.html
Pandas Profiling是款比较成熟的工具，可以直接传入DataFrame即可完成分析过程，将结果展示为HTML格式，同时分析功能也比较强大。
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功能：字段类型分析、变量分布分析、相关性分析、缺失值分析、重复行分析
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耗时：较少
AutoViz
https://github.com/AutoViML/AutoViz
AutoViz是款美观的数据分析工具，在进行可视化的同时将结果保存为图片格式。
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功能：相关性分析、数值变量箱线图、数值变量分布图
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耗时：较多
Dataprep
https://dataprep.ai/
Dataprep是款比较灵活也比较强大的工具，也是笔者最喜欢的。它可以指定列进行分析，同时也可以在Notebook中进行交互式分析。
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功能：字段类型分析、变量分布分析、相关性分析、缺失值分析、交互式分析。
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耗时：较多
SweetViz
https://github.com/fbdesignpro/sweetviz
SweetViz是款强大的数据分析工具，可以很好的分析训练集和测试集，以及目标标签与特征之间的关系。
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功能：数据集对比分析、字段类型分析、变量分布分析、目标变量分析
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耗时：中等
D-Tale
https://github.com/man-group/dtale
D-Tale是款功能最为强大的数据分析工具，对单变量的分析过程支持比较好。
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功能：字段类型分析、变量分布分析、相关性分析、缺失值分析、交互式分析。
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耗时：中等
