El análisis exploratorio de datos (EDA, del inglés Exploratory Data Analysis) es un primer paso clave del análisis de datos. Consiste en explorar los conjuntos de datos de forma visual y estadística para descubrir patrones, detectar anomalías, encontrar relaciones y entender las tendencias de fondo. El EDA usa técnicas como los resúmenes estadísticos, las visualizaciones gráficas, el análisis de correlación y la revisión de distribuciones para conocer mejor las características de los datos.
Un buen EDA ayuda a analistas y científicos de datos a tomar decisiones informadas sobre el modelado, el preprocesamiento y la selección de variables. Al detectar pronto los valores que faltan, los valores atípicos, los posibles sesgos y las relaciones clave, el EDA garantiza más precisión y eficacia en los modelos predictivos, los proyectos de aprendizaje automático y las decisiones estratégicas.