数据评估 和 数据探索 的不同
数据评估（data assessment）属于数据整理的一部分；数据探索（data exploration）属于探索性数据分析（EDA）的一部分。
数据整理（Data Wrangling）重在收集正确的数据，评估数据的质量和结构，然后清理数据；但是这些并不会改进分析、也不会改善可视化及模型。
探索性数据分析（EDA） 重在探索数据并增强数据，以最大限度的发挥分析、可视化和模型的潜力。在探索数据时，通常会使用简单的可视化来总结数据的主要特征，进而删除异常数据，并创建新的更具描述性的特征，这一过程也称为特征工程。
Data Wrangling 和 EDA 可以同时进行。