当进行探索性数据分析（EDA）时，您可以使用各种统计和可视化工具来深入了解数据，并识别其中的模式和趋势。以下是一些常用的EDA技术和方法：
1. 描述性统计：计算每列数据的基本统计指标，例如均值、中位数、标准差等。这可以帮助您了解数据的集中趋势和离散程度。
2. 直方图：绘制每列数据的直方图，以展示每个值的出现频率。这有助于了解数据的分布情况，并检测是否存在异常值或偏斜。
3. 箱线图：绘制每列数据的箱线图，以展示数据的分布范围、中位数和异常值。这可以帮助您识别数据中的离群值。
4. 散点图：绘制两列数据之间的散点图，以探索它们之间的关系。这有助于发现变量之间的相关性和趋势。
5. 热力图：通过绘制矩阵形式的颜色编码，展示变量之间的相关性。热力图可以帮助您识别数据中的模式和相关性。
6. 折线图：对于时间序列数据，使用折线图来显示随时间变化的数据趋势。这可以帮助您发现季节性、趋势和周期性模式。
7. 相关性分析：计算每对变量之间的相关系数，并绘制相关矩阵。这有助于了解变量之间的关系强度和方向。
8. 缺失值分析：检查每列数据中的缺失值情况，并确定处理缺失值的策略。这可以避免在后续分析中产生偏差。
以上只是一些常见的EDA技术和方法，具体的分析取决于您的数据和研究目标。通过使用这些技术，您可以更好地了解数据，并为进一步的分析和建模做好准备。
首先，我们可以使用Python的pandas库来加载数据集并获取基本的统计信息。以下是示例代码：
```python
import pandas as pd
# 加载数据集
data = pd.read_csv('final_output_data.csv')
# 获取数据集的基本统计信息
data.describe()
```
接下来，我们可以使用数据可视化工具来更好地理解数据。以下是一些常用的数据可视化方法：
1. 直方图：用于显示数值变量的分布情况。可以使用Python的matplotlib库绘制直方图，例如：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制直方图
plt.hist(data['filteredReads'], bins=10)
plt.xlabel('filteredReads')
plt.ylabel('Frequency')
plt.title('Histogram of filteredReads')
plt.show()
```
2. 散点图：用于显示两个数值变量之间的关系。可以使用Python的matplotlib库绘制散点图，例如：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制散点图
plt.scatter(data['filteredReads'], data['mappedReads'])
plt.xlabel('filteredReads')
plt.ylabel('mappedReads')
plt.title('Scatter plot of filteredReads vs mappedReads')
plt.show()
```
3. 箱线图：用于显示数值变量的分布情况和离群值。可以使用Python的matplotlib库绘制箱线图，例如：
```python
import matplotlib.pyplot as plt
# 绘制箱线图
plt.boxplot(data['filteredReads'])
plt.xlabel('filteredReads')
plt.title('Boxplot of filteredReads')
plt.show()
```
以上只是一些常见的数据可视化方法的示例，您可以根据您的数据和分析目标选择适合的可视化方法。
此外，您还可以使用其他统计工具和方法来深入分析数据，例如相关性分析、特征选择和异常值检测等。
请告诉我您希望进一步探索的方面，以便我可以为您提供更具体的帮助。