在进行数据探索分析时,()可以帮助我们更好地理解数据的结构和特点。A. 数据可视化B. 统计分析C. 数据挖掘D. 机器学习

数据探索分析（EDA）的核心目标是理解数据的结构、分布、异常值及变量间的关系。本题的关键在于识别哪种方法能直观呈现数据特征。数据可视化通过图形化手段（如图表）直接反映数据形态，是EDA中最直接有效的工具。其他选项如统计分析侧重数值计算，数据挖掘和机器学习则用于更复杂的模式发现和预测，与题目要求的“理解结构和特点”关联性较弱。

选项分析

• A. 数据可视化
  通过图表（如直方图、散点图）直观展示数据分布、趋势和异常点，是EDA的核心方法。

• B. 统计分析
  提供数值指标（如均值、方差），但缺乏直观性，需结合可视化更有效。

• C. 数据挖掘
  侧重发现隐藏模式，属于后续分析步骤，非EDA基础工具。

• D. 机器学习
  用于预测或分类，需在数据特性明确后应用，与EDA目标不符。

结论：数据可视化（A）最符合题意。