数据分析是指对数据进行细致的研究和归纳总结

数据分析是指对数据进行细致的研究和归纳总结，提取有用信息，形成结论的过程。

数据分析与数据挖掘有着密切的联系，在数据挖掘过程中，对大量数据进行分类、整理，并从中提取相关信息。但是，在科学领域，数据分析越来越多地被用于在大量数据中提取信息。这些数据是由于使用了现代实验和观察方法而大量产生的，这也是商业情报机构和金融分析师经常使用的。

数据挖掘是从数据中提取隐藏的、未知的、潜在的、有用的信息的超常规过程。企业对数据资源进行规划挖掘，就是对大量的交易数据进行统计分析和逻辑分析，并从中找出有助于企业制定战略决策的依据。但是，数据挖掘通常只关注较大的数据集，不太注重推理，并且通常采用一种基于其他目的而收集到的数据，因此，这有可能造成数据的部分失真，我们要做好统计数据的辨别工作。

统计学上，对数据分析又进一步细分为探索性资料分析、验证性资料分析等。其中，探索性数据分析注重发现数据中的新情况、新特征；验证性数据分析更侧重于对已有假设的验证。

就数据分析而言，数据分析的类型也可分为探索性数据分析和定性数据分析。

1.探索性数据分析:指分析数据的方法，其目的是形成有价值的检验结果，是传统统计假设检验方法的补充。这种方法是由著名的美国统计学家约翰·特基命名的。

2.定性资料分析：也称“定性资料分析”、“定性研究”，是指对非数值型数据(如词语、图片、观察结果等)的分析。

通过数据分析，可以使相关单位获得大量的具有很高价值的信息，从而可以让他们有针对性地采取的措施，从而获得超出预期的成果。