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一、了解EDA 首先什么是探索性数据分析？以及进行探索性数据分析的目的？ 探索性数据分析是指对已有的数据（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。引导数据科学从业者进行数据处理以及特征工程的步骤,使数据集的结构和特征集让接下来的预测问题更加可靠。值得注意的是, EDA过程中是对原始数据的特征(统计特征、分布特征、相关性等)进行挖掘, 但是没有删除或构造任何特征。 探索性数据分析究竟是一个什么样的过程

Task1.赛题理解 比赛时间：3月12日——5月12日 赛题以心电图心跳信号数据为背景，要求选手根据心电图感应数据预测心跳信号所属类别，其中心跳信号对应正常病例以及受不同心律不齐和心肌梗塞影响的病例，这是一个多分类的问题。 学习目标：理解比赛数据和评分体系 学习任务：下载并理解比赛数据 赛题理解： 根据比赛提供的数据集，选择建立合适的模型，预测不同类别的心跳信号。比赛的任务是预测心电图信号类别，比赛的数据总量超过20万，从中抽取10万条作为训练集，2万条作为测试集A，2万条作为测试集B。