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

　　所以概括起來說，分析數(shù)據(jù)可以分為探索和驗證兩個階段。探索階段強調靈活探求線索和證據(jù)，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱藏的有價值的信息，而驗證階段則著重評估這些證據(jù)，相對精確地研究一些具體情況。在驗證階段，常用的主要方法是傳統(tǒng)的統(tǒng)計學方法，在探索階段，主要的方法就是EDA，下面我們重點對EDA做進一步的說明。

　　EDA的特點有三個：

    一是在分析思路上讓數(shù)據(jù)說話，不強調對數(shù)據(jù)的整理。傳統(tǒng)統(tǒng)計方法通常是先假定一個模型，例如數(shù)據(jù)服從某個分布(特別常見的是正態(tài)分布)，然后使用適合此模型的方法進行擬合、分析及預測。但實際上，多數(shù)數(shù)據(jù)(尤其是實驗數(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)計結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)的內在規(guī)律，而不是從某種假定出發(fā)，套用理論結論，拘泥于模型的假設。

　　二是EDA分析方法靈活，而不是拘泥于傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法。傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法以概率論為基礎，使用有嚴格理論依據(jù)的假設檢驗、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)，靈活對待，靈活處理，什么方法可以達到探索和發(fā)現(xiàn)的目的就使用什么方法。這里特別強調的是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分析工具簡單直觀，更易于普及。傳統(tǒng)的統(tǒng)計方法都比較抽象和深奧，一般人難于掌握，EDA則更強調直觀及數(shù)據(jù)可視化，更強調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，促進發(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對于數(shù)據(jù)分析的的主要貢獻。

　　值得一提的是，正因為EDA更強調直觀及圖形顯示,所以它采用了很多創(chuàng)新的可視化技術，目前這些可視化技術已經(jīng)有了很好的實現(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、易學易用著稱的統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)軟件JMP。即使不具備統(tǒng)計學基礎的分析者也能在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。