描述性统计分析：描述性统计分析可以提供数据的中心趋势、离散度和形状等统计特征。这可以通过计算均值、标准差、中位数和众数等统计量来实现。

数据可视化：数据可视化是探索性数据分析的另一个关键步骤。数据可视化可以帮助分析人员更好地了解数据的分布和趋势。常见的数据可视化包括直方图、散点图、箱线图等等。

相关性分析：相关性分析可以帮助分析人员了解不同变量之间的相关性。这可以通过计算相关系数和绘制散点图来实现。

离群值检测：离群值检测可以帮助分离群值检测：离群值检测可以帮助分析人员了解数据中可能存在的异常值。离群值检测可以通过计算标准差、箱线图和Z值等方法来实现。

数据分布检查：数据分布检查可以帮助分析人员了解数据是否符合正态分布等基本分布特征。这可以通过直方图和正态概率图来实现。

变量选择：在探索性数据分析阶段，还需要对变量进行选择。这可以通过对变量进行相关性分析、方差分析和因素分析等技术来实现。