1，含义

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，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。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。

2，数据分析的过程

（1）数据收集：本地数据或者网络数据的采集与操作.
（2）数据处理：数据的规整，按照某种格式进行整合存储。
（3）数据分析：数据的科学计算，使用相关数据工具进行分析。
（4）数据展现：数据可视化，使用相关工具对分析出的数据进行展示。

3，数据分析的工具

（1）Python：Python在数据工程领域和机器学习领域有很多成熟的框架和算法库，完全可以只用Python就可以构建以数据为中心的应用程序。在数据工程领域和机器学习领域，Python非常非常流行。
（2）Scala：是一门函数式编程语言，熟练使用后开发效率较高，配合Spark适合大规模的数据分析和处理，Scala的运行环境是JVM。
（3）R/MATLAB：适合做学术性质的数据分析，在实际应用上需要额外转换为Python或Scala来实现，而且MATLAB（MathWorks公司出品的商业数学软件）是收费的。
（4）SAS：SAS（STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM，简称SAS）公司开发的统计分析软件，是一个功能强大的数据库整合平台。价格昂贵，银行或者大企业才买的起，做离线的分析或者模型用。
（5）SPSS：SPSS（Statistical Product and Service Solutions，统计产品与服务解决方案）是IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的产品，迄今已有40余年的成长历史，价格昂贵。

4，大数据分析场景

（1）描述型分析：如果分析的目的是描述目标行为模式，就采用描述型数据分析，描述型分析就考虑 关联规则、 序列规则 、 聚类 等模型。
（2）预测型分析：如果是预测型数据分析，就是量化未来一段时间内，某个事件的发生概率。有两大预测分析模型， 分类预测 和 回归预测。

5，常见的数据建模分类

（1）分类与回归
    分类：是通过已有的训练样本去训练得到一个最优模型，再利用这个模型将输入映射为相应的输出，对输出进行简单的判断从而实现分类的目的，也就具有了对未知数据进行分类的能力。将数据映射到 预先定义的 群组或类。算法要求基于数据 特征值 来定义类别，把具有某些特征的数据项映射到给定的某个类别上。分类并没有逼近的概念，最终正确结果只有一个。 在机器学习方法里，分类属于监督学习。分类模型采用 离散预测值。
    回归：是基于观测数据建立变量间适当的依赖关系，以分析数据内在的规律，得到响应的判断。并可用于预报、控制等问题。用属性的 历史数据 预测未来趋势。算法首先假设一些已知类型的函数可以匹配目标数据，然后分析匹配后的误差，确定一个与目标数据匹配程度最好的函数。回归是对真实值的一种 逼近预测。回归模型采用 连续的预测值。
（2）聚类
    原理：聚类的输入是一组 未被标记的数据，根据样本特征的距离或相似度进行划分。划分原则是保持最大的组内相似性和最小的组间相似性。不同于分类，聚类事先 没有任何训练样本，直接对数据进行建模。聚类分析的目标，就是在相似的基础上收集数据来分类。 在机器学习方法里，聚类属于无监督学习。
    聚类：就是将相似的事物聚集在一起，不相似的事物划分到不同的类别的过程。
    聚类分析：又称群分析，它是研究（样品或指标）分类问题的一种统计分析方法，同时也是数据挖掘的一个重要算法。
    应用：根据症状归纳特定疾病、发现信用卡高级用户、根据上网行为对客户分群从而进行精确营销等。
（3）时序模型
    含义：时间序列（time series）数据都是一种重要的结构化数据形式。在多个时间点观察或测量到的任何事物，都可以形成一段时间序列。时间序列大多都是固定频率的，数据点将根据某种规律定期出现。
    应用场景：描述 基于时间或其他序列的 经常发生的规律或趋势，并对其建模。 与回归一样，用已知的数据预测未来的值，但这些数据的区别是 变量所处时间的不同。重点考察数据之间在 时间维度上的关联性。例如：下个季度的商品销量或库存量是多少？明天用电量是多少？今天的北京地铁13号线的人流情况？