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。
在统计学领域，将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。
扩展资料
数据分析的步骤
数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。
1、识别需求
识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。
就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。
2、收集数据
有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数数据分析示意图据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：
1）将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据。
2）明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据。
3）记录表应便于使用。
4）采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。
3、分析数据
分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：
老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；
新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。
4、过程改进
数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：
1）提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题。
2）信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析。
3）收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通。
4）数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围。
5）数据分析所需资源是否得到保障。
参考资料来源：百度百科—数据分析
数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥数据的作用。是为了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。
数据也称观测值，是实验、测量、观察、调查等的结果，常以数量的形式给出。
数据分析与数据挖掘密切相关，但数据挖掘往往倾向于关注较大型的数据集，较少侧重于推理，且常常采用的是最初为另外一种不同目的而采集的数据。 数据分析的目的与意义
数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。
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。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如J.开普勒通过分析行星角位置的观测数据，找出了行星运动规律。又如，一个企业的领导人要通过市场调查，分析所得数据以判定市场动向，从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。 数据分析的功能
数据分析主要包含下面几个功能：
1. 简单数学运算（Simple Math）
2. 统计（Statistics）
3. 快速傅里叶变换（FFT）
4. 平滑和滤波（Smoothing and Filtering）
5. 基线和峰值分析(Baseline and Peak Analysis)
数据分析的类型
在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
探索性数据分析：是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。
定性数据分析：又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据（或者说资料）的分析。
数据分析步骤
数据分析有极广泛的应用范围。典型的数据分析可能包含以下三个步：
1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。
2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。
3、推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。
数据分析过程实施
数据分析过程的主要活动由识别信息需求、收集数据、分析数据、评价并改进数据分析的有效性组成。
一、识别信息需求
识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。就过程控制而言，管理者应识别需求要利用那些信息支持评审过程输入、过程输出、资源配置的合理性、过程活动的优化方案和过程异常变异的发现。 二、收集数据
有目的的收集数据，是确保数据分析过程有效的基础。组织需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划。策划时应考虑：
① 将识别的需求转化为具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定度等相关数据；
② 明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据；
③ 记录表应便于使用；
④ 采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。
三、分析数据
分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：
老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；
新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图；
四、数据分析过程的改进
数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时，通过对以下问题的分析，评估其有效性：
① 提供决策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滞后而导致决策失误的问题；
② 信息对持续改进质量管理体系、过程、产品所发挥的作用是否与期望值一致，是否在产品实现过程中有效运用数据分析；
③ 收集数据的目的是否明确，收集的数据是否真实和充分，信息渠道是否畅通；
④ 数据分析方法是否合理，是否将风险控制在可接受的范围；
⑤ 数据分析所需资源是否得到保障。本回答被提问者和网友采纳
数据分析在我们日常经营分析工作中主要有三大作用: 1,现状分析 简单来说就是告诉你过去发生了什么.具体体现在: 第一,告诉你企业现阶段的整体运营情况,通过各个经营指标完成情况来衡量,以说明企业整体运营是好了还是坏了?好的程度如何?坏的程度又到哪里? 第二,告诉你企业各个业务发展及构成情况,让你了解企业各业务发展及变动情况,对企业运营情况有更深入的了解. 现状分析一般通过日常通报来完成此项工作,如日报,周报,月报等日常通报形式.2,原因分析 简单来说就是告诉你为什么发生了. 经过第一阶段的现状分析,对企业的运营情况有了基本了解,但不知道运营情况具体好在哪里?差在哪里?是什么原因引起的?这时就需要开展原因分析,以进一步确定业务变动的具体原因.如2012年2月运营收入环比2012年1月运营收入下降5%,是什么原因导致的呢?是各个业务收入都出现下降?还是个别业务收入下降引起的?是各个地区业务收入都出现下降?还是个别地区业务收入下降引起的?这就需要我们开展原因分析,进一步确定收入下降的具体原因,以便运营策略做出调整与优化. 原因分析一般通过专题分析开展来完成此项工作,根据企业运营情况选择开展.3,预测分析 简单来说就是告诉你将来发生什么. 在了解企业运营现状后,有时还需要对企业未来发展趋势作出预测,为制定企业运营目标及策略提供有效的参考决策依据,以保证企业的可持续健康发展. 预测分析一般通过专题分析开展来完成此项工作,预测分析一般在制定企业季度,年度等计划时开展,开展频率没有现状分析及原因分析频率高.
数据分析：数据分析是指用适当的统计方法对收集来的大量第一手资料和第二手资料进行分析，以求最大化地开发数据资料的功能，发挥其数据的作用。数据分析是为了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。
数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程
一、数据分析功能：
1. 简单数学运算
2. 统计
3. 快速傅里叶变换
4. 平滑和滤波
5. 基线和峰值分析
二、数据分析步骤
1、探索性数据分析
2、模型选定分析
3、推断分析
数据分析的作用：
数据分析在企业中的主要作用是支持与指导业务发展。基本合格的数据分析支持业务发展，优秀的数据分析指导业务发展。
数据分析在不同类型、规模、发展阶段的企业中，发挥的作用不一样：
在企业中的主要作用是支持与指导业务发展。基本合格的数据分析支持业务发展，优秀的数据分析指导业务发展。
数据分析在不同类型、规模、发展阶段的企业中，发挥的作用不一样：
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