什么是数据分析(Data Analysis)？

数据分析是对原始数据进行排序和组织，以便从中提取有用信息的实践。组织和思考数据的过程是理解数据包含和不包含什么的关键。人们可以通过多种方式进行数据分析，众所周知，在分析阶段操纵数据来推动某些结论或议程是众所...

数据分析是对原始数据进行排序和组织，以便从中提取有用信息的实践。组织和思考数据的过程是理解数据包含和不包含什么的关键。人们可以通过多种方式进行数据分析，众所周知，在分析阶段操纵数据来推动某些结论或议程是众所周知的，因此，在进行数据分析时要注意，对数据和得出的结论进行批判性思考是很重要的

工人们为公司进行不同类型的数据分析。原始数据可以采取多种形式，包括测量、调查响应、，以及观察结果。在原始形式下，这些信息可能非常有用，但也会压倒一切。在数据分析过程中，原始数据以一种有用的方式排列。例如，可以对调查结果进行统计，这样人们就可以一眼看到有多少人回答了调查，以及人们的回答针对具体问题。

在分析数据的过程中会出现趋势在整理数据的过程中，往往会出现一些趋势，这些趋势可以在数据的书写中加以突出，以确保读者注意到例如，在一项对冰淇淋偏好的随机调查中，女性可能比男性更喜欢巧克力，这可能是研究人员的一个兴趣点。使用数学和其他工具对数据进行建模有时会夸大数据中的这些兴趣点，使研究者更容易看到图表，图表，数据的文本写作是数据分析的所有形式。这些方法的目的是提炼和提炼数据，这样读者就可以收集到有趣的信息，而不需要自己对所有数据进行分类。总结数据对于支持用这些数据进行的论据通常是至关重要的，以一种清晰易懂的方式呈现数据。原始数据也可以以附录的形式包含，这样人们就可以自己查找细节。当人们遇到总结的数据和结论时，他们应该它们是非常重要的。询问数据的来源很重要，询问用于收集数据的抽样方法和样本的大小也是很重要的。如果数据的来源似乎与收集的数据类型存在利益冲突，这可能会使结果受到质疑。同样，从小样本收集的数据也是如此或者一个不是真正随机的样本可能有用性有问题。声誉好的研究人员会在分析开始时提供有关所用数据收集技术、资金来源和数据收集点的信息，以便读者在审阅分析时考虑这些信息

图表、图表和文本文字都是数据分析的形式。