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數據分析是用適當的統計分析方法將收集來的大量數據進行分析，將他們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。數據分析的類別包括：描述性數據分析、探索性數據分析、驗證性數據分型。

數據分析是什么

1、描述性數據分析

初級數據分析，常見的方法有對比分析法、平均分析法和交叉分析法。

2、探索性數據分析

側重于在數據分析中發現新的特征，常見的方法有相關分析、因子分析和回歸分析等。

3、驗證性數據分析

側重于檢驗已有假設的真偽證明，常見的方法有相關分析、因子分子和回歸分析等。

| 拓展閱讀

數據分析的流程包括數據收集，數據處理，數據分析，報表展現，報告撰寫。

1、數據收集

數據收集是按照確定的數據分析框架，收集相關數據的過程，它為數據分析提供了素材和依據，這里所說的數據包括第一手數據與第二手數據。

2、數據處理

數據處理是指對收集到的數據進行加工整理，形成適合數據分析的樣式，它是數據分析前必不可少的階段，數據處理主要包括數據清洗、數據轉化、數據提取、數據計算等處理方法。

3、數據分析

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。

4、數據可視化

一般情況下，數據是通過表格和圖形的方式來呈現的。常用的數據圖表包括餅圖、柱形圖、條形圖、折線圖、散點圖、雷達圖等。

5、報告撰寫

數據分析報告是對整個數據分析過程的總結與呈現。通過報告，把數據分析的起因、過程、結果及建議完整地呈現出來，供決策者參考。