EDA 旨在做出任何假设之前帮助查看数据。它可以帮助识别明显的错误，更好地理解数据中的模式，检测异常值或异常事件，并找到变量之间的有趣关系。

数据科学家可以使用探索性分析来确保他们生成的结果在任何所需的业务成果和目标上均有效且适用。EDA 还可以通过确认利益相关者提出的问题是否正确为其提供帮助。EDA 可以帮助回答有关标准偏差、分类变量和置信区间的问题。一旦完成 EDA 数据分析并得出洞察分析，其功能便可用于更复杂的数据分析或建模，包括机器学习。