探索的データ解析
アンスコムの例 - 探索の大切さを示す
データドレッジング(英語版)- 統計的に有意な結果を得た結果だけを報告する、データ分析の悪用
予測的分析 - 現在および過去の事実をもとに、将来または未知の出来事について予測する分析手法
構造化データ解析 (統計学)(英語版) - 与えられたデータに適合する構造を探索し、比較、予測、操作などに用いる分析手法
構成頻度分析(英語版) - 偶然に予想されるよりも著しく多い、または少ないパターンを検出し、構造に関する洞察を得る分析手法
記述統計量 - 標本の分布の特徴を定量的に記述し要約する統計学的な値
探索的データ解析(たんさくてきデータかいせき、英: exploratory data analysis、EDA)とは、データセットを解析してその主な特徴を要約する、統計学における手法であり、しばしば統計グラフィックス(英語版)やその他のデータ可視化手法を使用する。統計モデルは使っても使わなくてもよいが、EDAは主に形式的なモデル化を超えてデータが何を語ってくれるかを見るためのもので、それによって従来の仮説検定と対比される。探索的データ解析は、1970年以降、ジョン・テューキーによって推進されており、統計学者に対して、データを探索し新しいデータ収集や実験につながるような仮説を立てることを奨励している。EDAは初期データ解析(IDA)とは異なるもので、IDAは、モデル適合や仮説検定に必要な前提条件を確認したり、欠損値の処理や、必要に応じて変数を変換を行うことに焦点を絞っている。EDAにはIDAが含まれる。