作者：黄天元，复旦大学博士在读，热爱数据科学与开源工具（R），致力于利用数据科学迅速积累行业经验优势和科学知识发现，涉猎内容包括但不限于信息计量、机器学习、数据可视化、应用统计建模、知识图谱等，著有《R语言数据高效处理指南》（《R语言数据高效处理指南》(黄天元)【摘要 书评 试读】- 京东图书，《R语言数据高效处理指南》(黄天元)【简介_书评_在线阅读】 - 当当图书）。知乎专栏：R语言数据挖掘。邮箱：huang.tian-yuan@qq.com.欢迎合作交流。
很多时候要做分析之前，我们对数据并不了解。为了尽快了解一个数据框的情况，就要知道它有多少行、多少列，每一列是什么数据类型，存在多少缺失，其数据在什么区间范围内等等。说R语言是数据探索性分析之王，一点也不过分，因为很久之前就有“R does well in EDA”的说法（EDA, Explorary Data Analysis）。今天介绍两个包，尽显R的便捷，把用户“惯坏”的特性。
推荐两个包：
CRAN - Package skimrCRAN - Package DataExplorer简单的两个函数：
skimr::skim(iris)
DataExplorer::create_report(iris)大家可以体会一下。
个人的话，还是倾向推荐skimr，比较轻量，不需要输出可视化报告直接了解数据框的情况，兼容性比较好一些，不过DataExplorer具有更多可视化的选择。
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