EDA（Exploratory Data Analysis，探索性数据分析）是一种通过可视化和统计手段对数据集进行探索的分析方法。

它的主要目的是了解数据集的特征、分布和关系，揭示数据中的规律、异常和趋势。EDA在数据分析和机器学习中起到了重要的作用，具体有以下几个用途：

1. 数据检查与清洗：通过EDA，可以对数据集进行初步的检查，发现数据中的缺失值、异常值或错误值等问题，进一步进行数据清洗和处理，以确保数据的质量。

2. 变量选择与特征工程：EDA可以帮助分析人员了解不同变量之间的关系与重要性，从而做出合理的变量选择和特征工程，提高机器学习模型的预测性能。

3. 发现数据规律和趋势：通过可视化和统计分析，可以发现数据集中的规律、趋势和相互作用，帮助分析人员理解数据背后的原因和机制。

4. 探索性问题分析：EDA可以用于回答一些探索性问题，如数据集中的潜在关联、相关性和规律，为进一步的分析和决策提供依据。总之，EDA是数据分析的起点，可以帮助分析人员对数据有更深入的了解，为后续的数据挖掘、模型建立和决策提供基础。