1. 更快、更高效的数据分析：EDA 技术可以帮助快速有效地识别数据中的模式、趋势和关系，从而实现更快的洞察力和更明智的决策。
2. 更好地了解数据质量：探索性分析可以帮助识别数据集中的错误、不一致和缺失数据，从而实现更准确和可靠的分析。
3. 改进的数据可视化：EDA 可以帮助创建交互式和引人入胜的可视化，以更易于访问和理解的方式传达复杂的数据。
4. 异常值的识别：识别数据中的异常值有助于识别异常或意外的模式或观察结果，从而进行进一步的分析和潜在的见解。
5.识别可能对预测建模有用的变量：探索性分析可以帮助识别与目标变量有很强关系的变量或特征，并可能对预测建模有用。
6. 更好地理解数据生成过程：EDA 可以帮助揭示数据中的潜在模式或关系，从而更好地理解数据生成过程和潜在的因果关系。
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