一家公司收集了新数据，然后创建了相关矩阵、计算了汇总统计数据并生成了可视化图表来理解这些数据。这属于机器学习工作流程的哪个阶段？

探索性数据分析 (EDA) 是机器学习工作流程中的一个关键阶段，它涉及使用统计摘要和可视化方法来理解数据集的特征，识别模式，检测异常，并形成假设。公司通过创建相关矩阵、计算汇总统计数据和生成可视化图表来理解新数据，这正是EDA的典型活动。数据预处理通常在EDA之后进行，涉及清洗、转换和标准化数据。特征工程是创建新特征或选择现有特征以提高模型性能。超参数调优是在模型训练阶段之后，用于优化模型的性能。