探索性数据分析（Exploratory Data Analysis）：理解概念及相关源代码

探索性数据分析（Exploratory Data Analysis，简称EDA）是数据科学领域中的一项重要任务，它旨在通过可视化和统计方法对数据集进行初步的探索和理解。在这篇文章中，我将详细介绍探索性数据分析的概念，并提供一些相关的源代码示例。

1. 引言
   探索性数据分析是数据科学中的一项基础任务，它帮助我们了解数据集的特征、结构和潜在模式，为后续的建模和分析提供基础。通过可视化和统计分析，我们可以揭示数据中的趋势、异常值、缺失值等重要信息。

2. 数据加载与观察
   在进行探索性数据分析之前，我们首先需要加载数据集并观察其基本特征。以下是一个示例，展示了如何使用Python的Pandas库加载数据集并查看前几行数据：

import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_csv('dataset.csv')

# 查