我们每天都在接触各式各样的数据，这些数据在一般人眼中就是数字，他们蕴含着取之不尽，用之不竭的宝藏。数据来源形式多样，数据质量参差不齐，数据分析的工作就是对这些数据进行清洗整理，从中分析出有价值的结论与规律。
1.数据分析定义
数据分析指的就是把数据转化为价值的一个完整过程，作为一个完整的过程，数据分析应该有很多的环节。为了理解数据分析，我们首先要弄清数据分析的定义，百度的解释是：数据分析是指用适当的统计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的研究和概括总结的过程。 其实数据分析的过程就像我们看病的过程一样
2.数据分析不同于信息化系统
信息化是以现代通信、网络、数据库技术为基础，将所研究对象的各要素汇总至数据库，供特定的人群学习、工作、辅助决策等和人类息息相关的各种行为相结合的一种技术，使用该技术后可以极大的提高各种行为的效率。
3.数据分析不同于统计分析
统计分析是指运用统计方法及分析对象有关的知识，从定量与服务定向的结合上进行的研究活动。它是继统计设计、统计调查、统计整理之后的工作，是在前几个阶段工作的基础上通过分析达到对研究对象更深刻的认识。
运用统计方法、定量与定性的结合是统计分析的重要特征，随着统计方法的普及，不仅统计工作的可以做统计分析，各行各业的工作者都可以运用统计方法进行统计分析。从一定意义上讲，提供高质量、准确而又及时的统计数据和高层次、有深度、有广度的统计分析报告是统计数据经过深加工的最终产品，在这里深加工指的是数据挖掘的方法。统计分析还是就数据分析数据，它不能讲数据的故事。
4.数据分析不同于数据挖掘
在很多时候，数据分析和数据挖掘常常一起出现，许多人容易把这两个概念混淆。
数据挖掘是指从大量的、不完全的、模糊的、脏乱的、随机的数据中提取隐含在其中的有用的信息和知识的过程。挖掘的结果是数据分析报告的素材，挖掘的越深，数据故事讲的就越精彩。
5.数据分析不同于数据管理
随着计算机技术的发展，数据管理经历了人工管理、文件系统和数据库系统三个阶段。在数据库系统中建立的数据结构，充分的描述了数据间的内在联系，同时保证了数据的独立性，可靠性，安全性和完整性，减少了数据的冗余，提高了数据共享程度及数据管理的效率。
数据管理只能依赖于数据本身，与业务场景思维习惯无关，是一种技能。
数据管理数据源一般要求是结构化的，而数据分析的数据源可以是结构化，半结构化和非结构化。
数据分析不同于数据管理，数据分析输入的是数据输出的，是用于决策的数据分析报表，而数据管理输入的是数据，输出的还是数据。
6. 数据分析不同于商业智能
数据分析是一种工具，它可以很简单，也可以很复杂。
商业智能是一种产品/服务，这个产品/服务可能包含报表分析管理等利用计算机和编程技术自动化一些商业过程的行为。
商业智能常常被理解为企业内部现有数据转化为指导商业决策的平台或系统。类似于ERP、CRM等系统一样的企业级信息化应用。从企业分工的角度来讲，通常商业智能（BI）是会涵盖大数据产品、数据分析和数据仓库3个部分，所以数据分析仅仅是BI中的一个部分。
数据分析应用于各个部门；BI是企业级的应用，更加的宏观。
数据分析通常针对某个问题运用一定的方法进行分析归纳演绎并得出结论；商业智能更多侧重于流程化，规范化和智能化的应用。
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