數據分析概念
數據分析是指通過適當的統計方法，對收集到的大量壹手和二手數據進行分析，以最大限度地發揮數據的功能，發揮數據的作用。它是對數據進行詳細研究和總結，以提取有用信息並形成結論的過程。
數據，也稱為觀察值，是實驗、測量、觀察、調查等的結果。，並且經常以定量的形式給出。
數據分析與數據挖掘密切相關，但數據挖掘往往專註於更大的數據集，而不是推理，並且經常使用最初為不同目的收集的數據。
數據分析的目的和意義
數據分析的目的是將隱藏在大量看似雜亂無章的數據中的信息進行濃縮、提取、提煉，從而找出所研究對象的內在規律。
在實踐中，數據分析可以幫助人們做出判斷，以便采取適當的行動。數據分析是壹個組織有目的地收集和分析數據，使之成為信息的過程。這個過程是質量管理體系的支持過程。在產品的整個生命周期中，包括市場調研、售後服務和最終處置，都需要恰當地使用數據分析過程來提高有效性。比如j .開普勒通過分析行星角位置的觀測數據，找出了行星運動的規律。再比如，企業的領導者要通過市場調研，對獲得的數據進行分析，以確定市場趨勢，從而制定合適的生產和銷售計劃。因此，數據分析有著非常廣泛的應用。
數據分析的功能
數據分析主要包括以下功能:
1.簡單的數學
2.統計數字
3.快速傅立葉變換
4.平滑和過濾。
5.基線和峰值分析。
數據分析的類型
在統計學領域，有人把數據分析分為描述性統計分析、探索性數據分析和驗證性數據分析；其中，探索性數據分析側重於發現數據中的新特征，驗證性數據分析側重於對已有假設的證實或證偽。
探索性數據分析:是指為了形成值得假設的檢驗而對數據進行分析的壹種方法，是對傳統統計假設檢驗方法的補充。這種方法是由美國著名統計學家約翰·圖基命名的。
定性數據分析:也稱定性數據分析、定性研究或定性研究數據分析，是指對文字、照片、觀察結果等非數值數據(或數據)的分析。
數據分析步驟
數據分析有非常廣泛的應用。典型的數據分析可能包括以下三個步驟:
1.探索性的數據分析，剛得到數據的時候可能雜亂無章，看不出規律性。通過作圖、制表、擬合各種形式的方程、計算壹些特征量等手段，探索規律性的可能形式，即從什麽方向、以什麽方式去發現和揭示隱藏在數據中的規律性。
2.選型分析。在探索性分析的基礎上，提出壹個或幾個可能的模式，然後通過進壹步分析選擇某個模式。
3.推斷分析，通常使用數理統計方法來推斷給定模型或估計的可靠性和準確性。
數據分析過程的實施
數據分析過程的主要活動包括識別信息需求、收集數據、分析數據、評估和提高數據分析的有效性。