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，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。
在統計學領域，將數據分析劃分為描述性統計分析、探索性數據分析以及驗證性數據分析，探索性數據分析側重於在數據之中發現新的特征，而驗證性數據分析則側重於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，是對傳統統計學假設檢驗手段的補充。
擴展資料
數據分析的步驟
數據分析過程的主要活動由識別信息需求、收集數據、分析數據、評價並改進數據分析的有效性組成。
1、識別需求
識別信息需求是確保數據分析過程有效性的首要條件，可以為收集數據、分析數據提供清晰的目標。識別信息需求是管理者的職責管理者應根據決策和過程控制的需求，提出對信息的需求。
就過程控制而言，管理者應識別需求要利用那些信息支持評審過程輸入、過程輸出、資源配置的合理性、過程活動的優化方案和過程異常變異的發現。
2、收集數據
有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。組織需要對收集數數據分析示意圖據的內容、渠道、方法進行策劃。策劃時應考慮：
1）將識別的需求轉化為具體的要求，如評價供方時，需要收集的數據可能包括其過程能力、測量系統不確定度等相關數據。
2）明確由誰在何時何處，通過何種渠道和方法收集數據。
3）記錄表應便於使用。?
4）采取有效措施，防止數據丟失和虛假數據對系統的幹擾。
3、分析數據
分析數據是將收集的數據通過加工、整理和分析、使其轉化為信息，通常用方法有：
老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調查表、散步圖、直方圖、控制圖；
新七種工具，即關聯圖、系統圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術、PDPC法、矩陣數據圖。
4、過程改進
數據分析是質量管理體系的基礎。組織的管理者應在適當時，通過對以下問題的分析，評估其有效性：
1）提供決策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失準、滯後而導致決策失誤的問題。
2）信息對持續改進質量管理體系、過程、產品所發揮的作用是否與期望值壹致，是否在產品實現過程中有效運用數據分析。
3）收集數據的目的是否明確，收集的數據是否真實和充分，信息渠道是否暢通。
4）數據分析方法是否合理，是否將風險控制在可接受的範圍。
5）數據分析所需資源是否得到保障。
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