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'''数据分析Data analysis'''是一个对数据进行检查、'''清洗'''、'''转换 transformation'''和'''建模'''的过程，其目的是收集有用的信息并得出结论，为决策作出信息支撑。数据分析涉及个方面并且有多种方法，涵盖了不同名称的技术，被用于商业、自然科学和社会科学等不同领域。在当今的商业世界，数据分析在帮助人们更科学地做出的决策和帮助企业更有效地运营方面发挥着重要作用。<ref>Xia, B. S., & Gong, P. (2015). Review of business intelligence through data analysis. ''Benchmarking'', ''21''(2), 300-311. doi:10.1108/BIJ-08-2012-0050</ref>
'''数据分析Data analysis'''是一个对数据进行检查、'''清洗'''、'''转换 transformation'''和'''建模'''的过程，其目的是收集有用的信息并得出结论，为决策作出信息支撑。数据分析涉及个方面并且有多种方法，涵盖了不同名称的技术，被用于商业、自然科学和社会科学等不同领域。在当今的商业世界，数据分析在帮助人们更科学地做出的决策和帮助企业更有效地运营方面发挥着重要作用。<ref>Xia, B. S., & Gong, P. (2015). Review of business intelligence through data analysis. ''Benchmarking'', ''21''(2), 300-311. doi:10.1108/BIJ-08-2012-0050</ref>
分析是指将一个整体分解成独立的部分来进行个别检查。数据分析是获取原始数据并将其转化为用户决策有用信息的过程。通过收集和分析数据来回答问题、检验假设或推翻理论。
分析是指将一个整体分解成独立的部分来进行个别检查。数据分析是获取原始数据并将其转化为用户决策有用信息的过程。通过收集和分析数据来回答问题、检验假设或推翻理论。<ref name="Judd and McClelland 1989">{{cite book
| last = Judd, Charles and
| first = McCleland, Gary
| year = 1989
| title = Data Analysis | publisher = Harcourt Brace Jovanovich
| isbn = 0-15-516765-0| title-link = Data Analysis
}}</ref>
数据分析可以分为以下几个步骤，如下所述。这些阶段是'''迭代的iterative'''，因为后期阶段的反馈可能会导致重复额外的与前期阶段相同的工作。用于数据挖掘的 CRISP 框架有类似的步骤。
数据分析可以分为以下几个步骤，如下所述。这些阶段是'''迭代的iterative'''，因为后期阶段的反馈可能会导致重复额外的与前期阶段相同的工作。用于数据挖掘的 CRISP 框架有类似的步骤。<ref name="Schutt & O'Neil">{{cite book
| author2-last = O'Neil | author2-first= Cathy | author2-link= Cathy O'Neil
| author1-last = Schutt | author1-first= Rachel
| year = 2013
| title = Doing Data Science | publisher = [[O'Reilly Media]]
| isbn = 978-1-449-35865-5}}</ref>