1.數據分析水平
數據分析是壹個大概念。理論上，任何計算和處理數據以得出壹些有意義的結論的過程都稱為數據分析。從數據本身的復雜程度和數據處理的復雜程度和深度來看，數據分析可以分為四個層次，分別是數據統計、OLAP、數據挖掘和大數據。
2.統計數字
數據統計是最基礎、最傳統的數據分析，古已有之。它是指用統計方法對數據進行整理、篩選、計算和統計，從而得出壹些有意義的結論。
3.OLAP
OLAP是聯機分析處理(OLAP)，是指基於數據倉庫的聯機多維統計分析。它允許用戶從多個維度在線觀察某個指標，從而為決策提供支持。OLAP進壹步告訴妳接下來會發生什麽，如果我采取這樣的措施會發生什麽。
4.數據挖掘技術
數據挖掘是指從海量數據中發現未知的、潛在有用的、隱藏的規律，通過關聯分析、聚類分析、時間序列分析等各種算法，可以發現壹些通過觀察圖表得不到的深層次原因。鑒於此，可以采取有針對性的管理措施。
5.大數據
大數據是指利用現有計算機軟硬件設施難以收集、存儲、管理、分析和使用的超大規模數據集。大數據具有規模大、類型多樣、速度快、價值密度低的特點。大數據的“大”是壹個相對的概念，沒有具體的標準。如果壹定要給壹個標準，那麽10-100TB通常被稱為大數據的門檻。
可以看出，從數據分析的角度來看，目前大部分學校的數據應用產品還處於數據統計和報表分析階段，能夠做到有效的OLAP分析和數據挖掘的很少，能夠達到大數據應用階段的更是少之又少，至少他們還沒有使用過有效的大數據集。
在這裏，我們將為您簡單介紹壹下數據挖掘、大數據、OLAP和數據統計。其實這些知識並沒有我們說的那麽簡單。我們必須真正了解這些知識，才能更好地理解和掌握數據分析。