数据分析是指通过统计学、数学、计算机科学等方法对收集来的大量数据进行清洗、建模和解释，将它们加以汇总和理解并消化，最终转化为决策依据的过程，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

其核心目的是：
提炼信息：从杂乱数据中提取隐藏的规律或业务价值，例如通过销售数据预测市场趋势。
支持决策：帮助企业优化资源配置（如库存调整）、诊断问题（如业绩下滑原因）或制定策略（如新品推广计划）。

数据分析的[数学基础]在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与[计算机科学]相结合的产物。

1、数据

数据也称为[观测值]，是实验、测量、观察、调查等的结果。数据分析中所处理的数据分为[定性数据]和定量数据。只能归入某一类而不能用数值进行测度的数据称为定性数据。定性数据中表现为类别，但不区分顺序的，是[定类数据]，如性别、品牌等；定性数据中表现为类别，但区分顺序的，是[定序数据]，如学历、商品的[质量等级]等。

1.1、数据的类型

在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

探索性数据分析

探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。

定性数据分析

定性数据分析又称为“定性资料分析”、“[定性研究]”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析。

离线数据分析

离线数据分析用于较复杂和耗时的数据分析和处理，一般通常构建在[云计算平台]之上，如开源的HDFS[文件系统]和[MapReduce]运算框架。[Hadoop][机群]包含数百台乃至数千台服务器，存储了数PB乃至数十PB的数据，每天运行着成千上万的离线数据分析作业，每个作业处理几百MB到几百TB甚至更多的数据，[运行时间]为几分钟、几小时、几天甚至更长。

在线数据分析

在线数据分析也称为[联机分析处理]，用来处理用户的在线请求，它对[响应时间的要求比较高（通常不超过若干秒）。与离线数据分析相比，在线数据分析能够[实时处理]用户的请求，允许用户随时更改分析的约束和限制条件。与离线数据分析相比，在线数据分析能够处理的数据量要小得多，但随着技术的发展，当前的在线分析系统已经能够实时地处理数千万条甚至数亿条记录。传统的在线[数据分析系统]构建在以[关系数据库]为核心的[数据仓库]之上，而在线[大数据分析系统构建在云计算平台的NoSQL系统上。如果没有大数据的在线分析和处理，则无法存储和索引数量庞大的互联网网页，就不会有当今的高效[搜索引擎]，也不会有构建在大数据处理基础上的[微博]、博客、社交网络等的蓬勃发展。

2. 关键步骤与方法

数据分析通常包含以下流程：

数据收集与清洗：明确需求后，策划数据来源（如市场调研、用户行为日志）并清理无效数据。
探索与建模：
探索性分析：通过可视化（如图表、直方图）初步发现规律。
模型构建：使用回归分析、机器学习等方法建立预测或诊断模型。
结果呈现：以报告或可视化形式输出结论，例如通过SPSS或Excel生成图表。

3. 主要分类

根据分析深度和目标，可分为：

描述性分析：总结现状（如销售额月度对比）。
诊断性分析：挖掘问题原因（如用户流失的关键因素）。
预测性与规范性分析：预测未来趋势（如销量）并提供优化建议（如库存策略）。

4. 应用场景

数据分析广泛应用于：

商业领域：市场调研、客户分群、风险控制等。
工业设计：通过用户反馈数据优化产品设计。
公共政策：基于人口或经济数据制定政策。

5. 重要原则

业务导向：数据需结合具体场景解读，避免脱离实际（如奶茶店需结合新品上市背景分析吸管消耗量）。
工具与技术：常用工具包括Excel、Python、SPSS等，技术涵盖统计分析（如假设检验）与机器学习算法。