Предварительный анализ данных целесообразно применять в следующих ситуациях:

• Обнаружение и устранение ошибок и артефактов в данных. 1 Это поможет повысить эффективность моделей машинного обучения. 1 Например, в данных могут присутствовать пропуски, некорректные значения, аномальные объекты. 1
• Получение информации о структуре данных. 1 Это позволит выбрать наиболее эффективные методы обработки данных и моделирования. 1 Например, можно узнать диапазоны измерения атрибутов, что поможет определить шкалы измерения разных переменных и возможные ошибки в данных. 1
• Анализ репрезентативности выборки. 1 Даже простой подсчёт, какой процент генеральной совокупности описывает обучающий набор данных, может дать представление о потенциальной обобщающей возможности модели машинного обучения. 1
• Подготовка к финансовому анализу. 23 Например, предварительный анализ помогает оценить потенциальную прибыльность нового проекта, изучая рыночные тенденции, конкуренцию и риски. 2

Таким образом, целесообразность применения предварительного анализа данных зависит от конкретных задач и условий исследования.