數據分析行業越來越火爆，很多人對于數據分析行業不是很了解，如果想進入數據分析行業的話，沒有對數據分析的深刻理解和認識是不行的，對于數據分析師來說，了解數據分析的基本內容，是進入職場的必修課。這次先給大家介紹數據分析的概念，以及數據分析的目的以及意義，還有數據分析的功能、類型，最后也是數據分析的步驟，讓大家對數據分析有一個明晰的了解，也算是職業生涯的一次新領域的啟蒙和奠基吧。

首先給大家說一下數據分析的概念，數據分析是指用適當的統計方法對收集來的大量第一手資料和第二手資料進行分析，以求最大化地開發數據資料的功能，發揮數據的作用。數據分析就是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。

其次給大家說一下數據分析的目的與意義。數據分析的目的是把大批看來雜亂無章的數據中的信息提取出有效數據的工作，這樣就能夠找出所研究對象的內在規律。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷，以便采取適當行動。數據分析是組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。這一過程是質量管理體系的支持過程。在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售后服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程，以提升有效性。

然后給大家說一下數據分析的功能。一般來說，數據分析主要包含很多的功能，比如說簡單數學運算、統計、快速傅里葉變換、平滑和濾波、基線和峰值分析。這些功能就是很實用的。

接著說數據分析的類型在統計學領域，有些人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；其中，探索性數據分析側重于在數據之中發現新的特征，而驗證性數據分析則側重于已有假設的證實或證偽。

最后說數據分析步驟，數據分析有極廣泛的應用范圍。典型的數據分析包括這幾個步驟。第一就是探索性數據分析，當數據剛取得時，可能雜亂無章，看不出規律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特征量等手段探索規律性的可能形式。第二就是模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然后通過進一步的分析從中挑選一定的模型。最后就是推斷分析，通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。

以上的內容就是筆者對于數據分析的大致解釋了，上文中我們提到了數據分析的概念、數據分析的目的與意義、數據分析的功能、數據分析的類型在統計學領域、數據分析步驟等五部分的內容。大家看了這篇文章肯定知道了數據分析到底是什么了吧，想學習數據分析或轉行到數據分析行業的朋友要好好衡量考慮清楚了，適合自己就趕緊抓緊機會吧。