从一个大型开源数据集中选择一组数据并进行分析。

一份大型开源数据集，例如IMDB电影数据集或MNIST手写数字数据集，以及所需的分析类型。
数据集： IMDB电影数据集

分析类型： 探索性数据分析（EDA）

数据集探索：
1. 了解数据集的基本信息，包括列名、列数、数据类型等。
2. 对数据集进行数据清洗，包括处理缺失值、异常值和重复值等。
3. 对数据集进行描述性统计分析，包括计算均值、中位数、标准差等指标。
4. 对数据集进行可视化分析，包括绘制直方图、箱线图、散点图等，探索不同变量之间的关系。
5. 通过热图或相关系数矩阵等方法，探索变量之间的相关性。
6. 对数据集进行数据预处理，包括特征选择、特征缩放等，为后续的模型构建做准备。

针对IMDB电影数据集的EDA分析，我们可以探索以下问题：
1. 哪些电影票房最高？票房高的电影和哪些变量有关？
2. 哪些导演的电影口碑最好？导演和电影评分之间的关系如何？
3. 每年电影的发行数量有何变化？发行数量与电影类型之间的相互关系如何？
4. 电影时长的分布情况如何？时长与电影类型、电影评分之间的联系是什么？
5. 电影预算和电影票房之间的关系如何？有没有预算大但是票房却不好的电影？

以上仅仅是探索性分析的部分内容，可以根据需要进一步衍生分析问题。