此條目可能包含原创研究。 (2014年6月14日)
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数据分析是一種统计学常用方法，其主要特点是多维性和描述性。有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系，并绘制出统计信息图，以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息。其他一些用于收集数据，以便弄清哪些是同质的，从而更好地了解数据。
資料分析可以处理大量数据，并确定这些数据最有用的部分。本学科近年来的成功，很大程度上是因为制图技术的提高。这些图可以通过直接分析数据，来突出难以捕捉的关系；更重要的是，这些表达方法与基于现象分布的“先验”观念无关，与经典统计方法正相反。
資料分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到电子计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得資料分析得以推广，而資料分析是数学与计算机科学相结合的产物，，且相關的應用還能在未來起到預測輿情、風險控管的效果。[1]
若是以固定时间为資料分析的颗粒单位，则称为时间序列分析，是主要作为销售数据商业分析的方法之一。
- ^ 大數據的未來 楊立偉：讓預言成真. tw.news.yahoo.com. [2022-12-30]. （原始内容于2022-12-30） （中文（臺灣））.
数据分析, 提示, 此条目的主题不是数值分析, 此條目可能包含原创研究, 2014年6月14日, 请协助補充参考资料, 添加相关内联标签和删除原创研究内容以改善这篇条目, 详细情况请参见讨论页, 是一種统计学常用方法, 其主要特点是多维性和描述性, 有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系, 并绘制出统计信息图, 以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息, 其他一些用于收集数据, 以便弄清哪些是同质的, 从而更好地了解数据, 資料分析可以处理大量数据, 并确定这些数据最有用的部分, 本学科近年来的成功, 很大程. 提示 此条目的主题不是数值分析 此條目可能包含原创研究 2014年6月14日 请协助補充参考资料 添加相关内联标签和删除原创研究内容以改善这篇条目 详细情况请参见讨论页 数据分析是一種统计学常用方法 其主要特点是多维性和描述性 有些几何方法有助于揭示不同的数据之间存在的关系 并绘制出统计信息图 以更简洁的解释这些数据中包含的主要信息 其他一些用于收集数据 以便弄清哪些是同质的 从而更好地了解数据 資料分析可以处理大量数据 并确定这些数据最有用的部分 本学科近年来的成功 很大程度上是因为制图技术的提高 这些图可以通过直接分析数据 来突出难以捕捉的关系 更重要的是 这些表达方法与基于现象分布的 先验 观念无关 与经典统计方法正相反 資料分析的数学基础在20世纪早期就已确立 但直到电子计算机的出现才使得实际操作成为可能 并使得資料分析得以推广 而資料分析是数学与计算机科学相结合的产物 且相關的應用還能在未來起到預測輿情 風險控管的效果 1 若是以固定时间为資料分析的颗粒单位 则称为时间序列分析 是主要作为销售数据商业分析的方法之一 这是一篇與计算机相關的小作品 你可以通过编辑或修订扩充其内容 查论编 大數據的未來 楊立偉 讓預言成真 tw news yahoo com 2022 12 30 原始内容存档于2022 12 30 中文 臺灣 取自 https zh wikipedia org w index php title 数据分析 amp oldid 77580664, 维基百科，wiki，书籍，书籍，图书馆，
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