探索性数据分析EDA的目的是什么？其具体流程一般是什么？。

探索性数据分析（EDA）的目的是通过对数据的可视化和摘要统计分析，发现数据中的模式、异常值、关系和趋势，以便进一步确定数据分析的方向和方法。

其具体流程一般包括以下步骤：

1. 数据收集：收集数据，包括数据的来源、结构和格式等信息。

2. 数据清洗：对数据进行初步处理，包括缺失值填充、异常值处理、数据类型转换等。

3. 数据可视化：通过图表、散点图、直方图等方式对数据进行可视化展示，发现数据中的规律和趋势。

4. 数据摘要：利用统计学方法对数据进行摘要统计，包括描述性统计、频率统计、相关性分析等。

5. 数据建模：根据探索性数据分析的结果，选择合适的数据建模方法，对数据进行分析和预测。

6. 数据报告：将探索性数据分析的结果进行整理和汇总，形成数据报告，给出数据分析的结论和建议。