数据分析的分析步骤及方法
数据分析是现今比较常用的一种方式，它是指采用一些特别的统计方法对采集的数据进行分析，目的是将隐藏在数据中的功能激发出来，从而利用得到的数据分析结果应用于决策或者生产。它主要采用的方式是从杂乱无章、毫无规律的数据库中找到所研究对象的内在规律，从而帮助用户作出相应的判断。
一、数据分析的步骤
数据分析的目的及作用是从一堆杂乱无章的数据中提炼出用户所需要的知识与信息，虽然其操作过程比较繁琐，但因数据分析有着非常广泛的作用，故而还需要详细了解其分析步骤以其得到更好的结果。
第一步，对于探索性的数据进行分析。这种探索性的分析方法没有固定的规律，可以通过作图、造图表及其它各种形式的方程实现。
第二步，模型选定分析方法。这种分析方法是基于第一步的探索性分析的结果而建立相应的模型。
第三步，推断分析。在这最后一步通常是使用数理统计方法或者事与概论统计方法对所定义的模型的精确性与准确性作出判断。
二、数据分析所采用的方法
数据分析可以采用的方法是多种多样的，用户在对海量数据进行分析时要选择合适的分析方法才能更快地得到相应的分析结果。数据分析所采用的方法如下：
1、列表法。这种方法可以简单明了地表达数据之间的对应关系,同时还可推断出所记录的数据的包含的规律。
2、作图表。大数据分析通过图表来表达是现今比较流行的一种方式，它可以快速地理清物理量之间的关系。
3、数据分析还可以采用另外一些方法，比如简单的数学运算、统计方法等，
数据分析过程是一个非常漫长的过程，它将信息需求、收集采集数据、分析数据等有效地融合到一起，确保数据分析过程可以一气呵成，中间不会因为其它数据的加入而被打断或者扰乱，这就是数据分析所存在的巨大意义。
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