在当今数据驱动的世界中，智能设备不断地收集和传输数据，这些数据被称为大数据，它们蕴含着宝贵的洞察力，可以在不同行业中解决现实问题。然而，这些数据可能是结构化或半结构化的，有时在其原始格式中高度非结构化。原始数据处理通常具有挑战性，容易出错，耗时且昂贵，因为需要高端资源。因此，公司寻求自动化解决方案，可以显著减少处理大量数据所需的时间。
数据处理中最关键的步骤之一是使用探索性数据分析（EDA）进行数据探索。根据不同的最终目标（回归或分类），执行不同的步骤来准备和格式化原始数据。这个过程涉及从所有可能的方向评估可用数据，以识别不同特征与目标之间的相关性。它还涉及识别和处理数据中的任何不一致性，如冗余、缺失值或异常值。大多数组织使用Python和R编程来处理他们获取的数据。因此，已经开发了几个开源软件包来自动化这两种编程语言中的EDA过程。这些库对于数据科学家来说很有帮助，可以更快地执行EDA，并将更多时间花在模型开发任务上。R初学者也可以使用这些库，因为它们易于使用，并且可以帮助他们用几行代码快速理解数据集。
本文将讨论三个AutoEDA R软件包及其各自的代码，以执行EDA。这些R软件包完成多个EDA任务，以高效地将数据总结到表格中，并准备详细的HTML报告，以加快新数据集的探索过程。
dataMaid软件包可以创建不同格式的报告，如PDF、DOCX或HTML。生成的报告检查并简洁地总结数据集。它是检查数据集中错误的良好工具。将使用以下命令安装、导入并运行dataMaid软件包：
install.packages("dataMaid")
library(dataMaid)
makeDataReport(df, output = "html", replace = TRUE)
从dataMaid软件包生成的.html报告的.gif中，可以看到数据集中的所有差异都按变量总结在生成的报告中。因此，更容易理解数据质量并决定数据清洗所需的下一步。
DataExplorer是R中最常用的AutoEDA软件包之一。有了DataExplorer，可以简化EDA过程和报告生成。这个库自动扫描数据集中的变量，执行数据剖析，并提供许多有用的函数来创建数据集中离散和连续特征的各种图表。
install.packages("DataExplorer")
library(DataExplorer)
create_report(mtcars)
DataExplorer库为数据集的EDA生成一个完整的HTML报告，使用create_report函数。这个函数还接受额外的参数来自定义EDA报告。当用浏览器打开报告HTML文件时，如下所示：
install.packages("SmartEDA")
library(SmartEDA)
ExpReport(df,op_file='smartEDA.html')
DataMaid、DataExplorer和SmartEDA，在执行给定数据集的EDA方面都非常有效，可以考虑由组织中的数据科学家实施。