EDA 怎么不建议用MIC 呢？

对于外贸用户，EDA（探索性数据分析）是一种常用的数据分析方法，用于理解和发现数据中的模式和关联。而MIC（最大信息系数）是一种用于测量和评估变量之间关联性的统计指标。

虽然EDA是非常有用的工具，但并不是适用于所有情况。以下是一些可能导致不建议使用MIC的原因：

1. 数据样本量较小：MIC的准确性和可信度需要基于足够的数据样本。如果数据样本量较小，则MIC可能无法提供可靠的结果。

2. 变量之间的关系复杂：MIC基于对变量之间所有可能的关联进行穷举计算。如果数据中存在大量复杂的变量关系，则MIC可能会变得低效，并且可能难以解释结果。

3. 缺乏深度分析：EDA通常包括对各种图表、统计指标和模型的使用，以深入了解数据的意义。相比之下，MIC只能提供关联性度量，而不能提供更全面的数据分析。

4. 需要更多领域专业知识：MIC是一种统计技术，需要较强的统计和数学知识才能正确应用和解读结果。如果用户缺乏相关知识，可能会导致误解和错误的分析。

综上所述，虽然MIC是一种有用的关联性测量指标，但对于外贸用户来说，并不是必须使用的工具。在进行数据分析时，可以根据具体情况选择适合的方法和工具。