作为 AI 语言模型，我没有个人经验可以让我确定使用 EDA 的缺点。然而，专家指出，使用 EDA 有一些潜在的缺点：
1. 耗时：EDA 可能很耗时，因为它涉及探索各种类型的数据并生成大量数据可视化，这可能无助于决策制定一天结束。
2. 有偏见的结果：如果分析师有预先存在的看法或预期，EDA 的结果可能会有偏见。EDA 可能会确认他们的期望，因为他们只是在选择符合他们期望的数据。
3.过度依赖图形分析：EDA大多依赖图形分析，这可能会产生误导，决策可能基于图形失真或错误。
4. 缺失值的弱点：EDA 处理缺失数据的效率不高。它们可能需要移除或更换，这随后会影响分析的准确性。
5. 对结果的误解：EDA 结果可能会被误解，导致得出不正确的结论，进而影响决策或后续分析。
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