Die explorative Statistik – häufig auch als explorative Datenanalyse bezeichnet – dient dazu, einen Datensatz zunächst ohne streng festgelegte Hypothese zu untersuchen. Das Ziel besteht darin, die Struktur der Daten besser zu verstehen und interessante Muster oder mögliche Zusammenhänge zu erkennen.

Dazu werden Kennzahlen wie Mittelwert, Median, Streuung und Korrelation mit grafischen Verfahren kombiniert. Typische Darstellungen sind Histogramme, Streudiagramme, Boxplots und Heatmaps. Sie können beispielsweise ungewöhnliche Werte, Gruppenunterschiede oder Beziehungen zwischen Variablen sichtbar machen.

Im Unterschied zur deskriptiven Statistik beschränkt sich die explorative Statistik nicht auf eine reine Zusammenfassung der vorhandenen Daten. Sie unterstützt außerdem die Entwicklung neuer Fragestellungen und Hypothesen. Diese sollten anschließend mit geeigneten Verfahren und möglichst anhand unabhängiger Daten überprüft werden.

Die explorative Analyse ist besonders zu Beginn eines Forschungsprojekts hilfreich. Sie kann Datenfehler aufdecken, bei der Auswahl geeigneter statistischer Verfahren helfen und Hinweise auf relevante Einflussfaktoren geben. Da entdeckte Muster auch zufällig entstanden sein können, sollten explorative Ergebnisse jedoch nicht vorschnell als gesicherte Erkenntnisse interpretiert werden.