# Eda

> データの構造、パターン、異常値、変数間の関係を把握するための探索的データ分析を行う。

- Skill: `root-5/eda` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add root-5/eda`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/root-5/eda/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: root-5 (https://skillmd.com/u/root-5)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/root-5/eda

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# EDA (Exploratory Data Analysis)

## 概要
データの構造、パターン、異常値、変数間の関係を把握するための探索的データ分析を行う。

## 手順
1.  **データ読み込み**: データ型、欠損値の確認 (`df.info()`, `df.describe()`).
2.  **単変量解析**: ヒストグラム、箱ひげ図などで各変数の分布を確認。
3.  **多変量解析**: 散布図、相関行列などで変数間の関係を確認。
4.  **異常値検出**: ドメイン知識や統計的手法を用いて異常値を特定。
5.  **レポート作成**: 発見事項をMarkdownセルや別途レポートにまとめる。

## 使用ツール・ライブラリ
- pandas, numpy
- matplotlib

## 成果物の保存場所
- EDA実行用ノートブック: `project/src/01_eda.ipynb`
- 探索的データ解析結果の報告書: `project/reports/eda.md`