Explorative Datenanalyse (EDA) ist ein wichtiger erster Schritt der Datenanalyse. Dabei werden Datensätze visuell und statistisch untersucht, um Muster aufzudecken, Auffälligkeiten zu entdecken, Zusammenhänge zu erkennen und Trends zu verstehen. EDA nutzt Methoden wie statistische Zusammenfassungen, Grafiken, Korrelationsanalysen und Verteilungsprüfungen, um die Eigenschaften der Daten genauer zu verstehen.
Gute EDA hilft Analysten und Data Scientists, fundierte Entscheidungen über Datenmodellierung, Vorverarbeitung und die Auswahl von Merkmalen zu treffen. Weil fehlende Werte, Ausreißer, mögliche Verzerrungen und wichtige Zusammenhänge früh sichtbar werden, sorgt EDA für mehr Genauigkeit und Wirkung bei Prognosemodellen, Projekten mit maschinellem Lernen und strategischen Entscheidungen.