什么是数据分析？
数据分析是指通过收集、清理、解释和探索大量数据来获取有价值的信息和见解的过程。它是现代世界中决策制定和问题解决的重要工具。
为什么需要数据分析？
数据分析能够帮助人们理解数据中隐藏的模式，揭示数据中的关联关系并提供深度洞察。它可以帮助企业制定战略决策、改进产品和服务、优化业务流程、提高效率、识别风险和机会等。
数据分析的三大方法
1. 描述性分析
描述性分析通过总结和展示数据的基本特征来帮助我们理解数据的含义。它可以回答“什么是？”的问题。描述性分析包括数据的平均值、中位数、标准差、频率分布等统计指标。通过这些统计指标，我们可以了解数据的中心趋势、离散程度和分布情况，从而更好地理解数据的含义。
2. 探索性分析
探索性分析旨在发现数据中的模式和趋势，并提供对数据更深层次的理解。它可以回答“为什么会这样？”的问题。探索性分析通过使用可视化工具和统计方法来识别数据中的关联关系、异常值、缺失值、趋势等，从而发现数据中的隐藏信息和规律，为后续的分析和决策提供更准确的基础。
3. 预测性分析
预测性分析是基于历史数据和模型构建来推测未来事件的可能结果。它可以回答“会发生什么？”的问题。预测性分析使用各种统计和机器学习技术来构建预测模型，通过模型对未来事件进行预测，帮助决策者做出合理的决策和规划。预测性分析被广泛应用于市场趋势预测、销售预测、风险评估等领域。
数据分析的三大方法相互结合，可以提供全面和深入的数据分析过程。描述性分析帮助我们理解数据的基本概况，探索性分析帮助我们发现数据中的模式和趋势，预测性分析则将我们从过去带到了未来，帮助我们做出更准确的决策。