EDA的出現(xiàn)主要是在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析時(shí)，往往還無法進(jìn)行常規(guī)的統(tǒng)計(jì)分析。這時(shí)候，如果分析者先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性分析，辨析數(shù)據(jù)的模式與特點(diǎn)，并把它們有序地發(fā)掘出來，就能夠靈活地選擇和調(diào)整合適的分析模型，并揭示數(shù)據(jù)相對(duì)于常見模型的種種偏離。在此基礎(chǔ)上再采用以顯著性檢驗(yàn)和置信區(qū)間估計(jì)為主的統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)，就可以科學(xué)地評(píng)估所觀察到的模式或效應(yīng)的具體情況。

　　所以概括起來說，分析數(shù)據(jù)可以分為探索和驗(yàn)證兩個(gè)階段。探索階段強(qiáng)調(diào)靈活探求線索和證據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的有價(jià)值的信息，而驗(yàn)證階段則著重評(píng)估這些證據(jù)，相對(duì)精確地研究一些具體情況。在驗(yàn)證階段，常用的主要方法是傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，在探索階段，主要的方法就是EDA，下面我們重點(diǎn)對(duì)EDA做進(jìn)一步的說明。

　　EDA的特點(diǎn)有三個(gè)：

    一是在分析思路上讓數(shù)據(jù)說話，不強(qiáng)調(diào)對(duì)數(shù)據(jù)的整理。傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)方法通常是先假定一個(gè)模型，例如數(shù)據(jù)服從某個(gè)分布(特別常見的是正態(tài)分布)，然后使用適合此模型的方法進(jìn)行擬合、分析及預(yù)測(cè)。但實(shí)際上，多數(shù)數(shù)據(jù)(尤其是實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù))并不能保證滿足假定的理論分布。因此，傳統(tǒng)方法的統(tǒng)計(jì)結(jié)果常常并不令人滿意，使用上受到很大的局限。EDA則可以從原始數(shù)據(jù)出發(fā)，深入探索數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，而不是從某種假定出發(fā)，套用理論結(jié)論，拘泥于模型的假設(shè)。

　　二是EDA分析方法靈活，而不是拘泥于傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法以概率論為基礎(chǔ)，使用有嚴(yán)格理論依據(jù)的假設(shè)檢驗(yàn)、置信區(qū)間等處理工具。EDA處理數(shù)據(jù)的方式則靈活多樣，分析方法的選擇完全從數(shù)據(jù)出發(fā)，靈活對(duì)待，靈活處理，什么方法可以達(dá)到探索和發(fā)現(xiàn)的目的就使用什么方法。這里特別強(qiáng)調(diào)的是EDA更看重的是方法的穩(wěn)健性、耐抗性，而不刻意追求概率意義上的精確性。

　　三是EDA分析工具簡(jiǎn)單直觀，更易于普及。傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)方法都比較抽象和深?yuàn)W，一般人難于掌握，EDA則更強(qiáng)調(diào)直觀及數(shù)據(jù)可視化，更強(qiáng)調(diào)方法的多樣性及靈活性，使分析者能一目了然地看出數(shù)據(jù)中隱含的有價(jià)值的信息，顯示出其遵循的普遍規(guī)律及與眾不同的突出特點(diǎn)，促進(jìn)發(fā)現(xiàn)規(guī)律，得到啟迪，滿足分析者的多方面要求，這也是EDA對(duì)于數(shù)據(jù)分析的的主要貢獻(xiàn)。

　　值得一提的是，正因?yàn)镋DA更強(qiáng)調(diào)直觀及圖形顯示,所以它采用了很多創(chuàng)新的可視化技術(shù)，目前這些可視化技術(shù)已經(jīng)有了很好的實(shí)現(xiàn)載體，目前最為主流的探索性數(shù)據(jù)分析軟件是以圖形效果好、交互性強(qiáng)、易學(xué)易用著稱的統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)軟件JMP。即使不具備統(tǒng)計(jì)學(xué)基礎(chǔ)的分析者也能在JMP的幫助下，輕松地發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)、擬合以及殘差的規(guī)律，獲得意想不到的發(fā)現(xiàn)，為后續(xù)的分析啟發(fā)思路、指明方向。