data analysis是什么意思，data analysis的意思翻译、用法、同义词、例句
常用词典
[数] 数据分析
例句
His other focus was data analysis.
他的另一个关注点是数据分析。
Aggregate data analysis?
数据聚合分析？
Data analysis is the heart of proteomics.
数据分析是蛋白质组研究的核心。
A data warehouse should be designed for data analysis.
数据仓库应该是为数据分析而设计的。
What kind of data analysis service do these tools provide?
这些工具提供什么类型的数据分析服务呢？
专业解析
"data+analysis"（数据+分析）通常作为一个整体概念出现，指代数据分析这一过程或活动。其详细含义如下：
1. 核心定义：
数据分析是指检查、清理、转换和建模数据的过程，目的是发现有用的信息、得出结论并支持决策制定。它涉及应用统计、数学、计算机科学（特别是编程和机器学习）等技术，从结构化和非结构化数据中提取价值、识别模式、发现趋势和关联。简单来说，就是从原始数据中提炼出有意义见解的整个流程。来源：中国国家统计局 - 统计术语库
2. 拆解理解：
- 数据 (Data)： 指的是原始的、未经处理的事实和数字。它可以来自各种渠道，如传感器、交易记录、社交媒体、调查问卷、日志文件等。数据本身通常缺乏上下文和意义。
- 分析 (Analysis)： 指的是对数据进行系统性的检查和探究。这包括应用各种方法和技术来处理、整理、计算、可视化和解释数据。
- “+” 的含义： 这个加号强调了“数据”和“分析”是紧密结合、不可分割的整体。没有数据，分析无从谈起；没有分析，数据只是一堆无意义的符号。这个组合词突出了从原始数据到有价值知识的转化过程。
3. 核心目标：
数据分析的核心目标在于将数据转化为洞察力 (Insights)。这些洞察力可以帮助：
- 理解现状： 了解发生了什么以及为什么会发生。
- 预测未来： 基于历史数据和模式预测可能发生的情况。
- 优化决策： 为个人、企业或组织提供基于证据的决策依据。
- 发现机会与风险： 识别潜在的增长点、效率提升空间或隐藏的问题。
- 验证假设： 检验理论或策略的有效性。
4. 技术流程（典型步骤）：
一个完整的数据分析过程通常包括以下关键步骤：
- 数据收集： 从各种来源获取原始数据。
- 数据清洗： 处理缺失值、异常值、错误数据和不一致数据，确保数据质量。这是非常关键且耗时的一步。
- 数据转换/整理： 将数据转换成适合分析的格式，例如进行数据整合、重塑、特征工程等。
- 数据分析： 应用统计方法（如描述性统计、推断统计）、机器学习算法、数据挖掘技术等进行探索性分析、建模和预测。
- 数据可视化： 使用图表、图形、仪表盘等直观地展示分析结果，便于理解和沟通。
- 结果解释与报告： 解读分析结果的含义，形成结论和建议，并以报告或演示的形式呈现给决策者。来源：清华大学出版社 - 数据分析基础教材 (需查询具体章节，此为示例性权威来源)
5. 应用场景：
数据分析广泛应用于几乎所有领域：
- 商业智能： 市场分析、客户细分、销售预测、运营优化、风险管理。
- 科学研究： 实验数据分析、模拟结果验证、新发现探索。
- 医疗健康： 疾病预测、药物研发、个性化医疗、公共卫生监测。
- 金融： 信用评分、欺诈检测、投资分析、算法交易。
- 互联网与科技： 用户行为分析、推荐系统、广告投放优化、产品改进。
- 公共服务： 城市规划、交通管理、政策效果评估、资源分配。来源：中国科学院文献情报中心 - 数据分析研究报告 (需查找相关领域报告，此为示例性权威来源)
总结来说，"data+analysis"（数据分析）是一个系统性的过程，它利用各种技术和工具，将原始的、无序的数据转化为有价值的、可行动的洞察力，以驱动更明智的决策和发现新的机会。
网络扩展资料
“data analysis”（数据分析）是指通过系统性的统计、计算和逻辑方法对数据进行处理，从中提取有价值的信息、识别规律并支持决策的过程。以下是详细解释：
核心定义
数据分析涉及对原始数据的整理、转换和建模，目的是发现有用信息、得出结论或解决实际问题。其核心在于将杂乱数据转化为可操作的见解。
关键步骤
-
数据收集
从数据库、传感器、调查问卷等来源获取原始数据，可能包括结构化（如表格）或非结构化（如文本）数据。
-
数据清洗
处理缺失值、异常值和重复数据，确保数据质量。例如，删除无效记录或填充缺失值。
-
探索性分析（EDA）
通过统计图表（如直方图、散点图）和描述性统计（均值、方差）初步了解数据分布和潜在关联。
-
建模与分析
应用统计模型（如回归分析）或机器学习算法（如聚类、分类）挖掘深层规律。例如，用线性回归预测销售额。
-
可视化与报告
将结果通过图表（如折线图、热力图）直观呈现，并形成报告供决策参考。
常用方法
- 描述性分析：总结数据现状（如“过去三个月用户活跃度”）。
- 诊断性分析：探究问题原因（如“销量下降的驱动因素”）。
- 预测性分析：基于历史数据预测未来趋势（如使用时间序列模型）。
- 规范性分析：提供优化建议（如“如何调整定价策略以提升利润”）。
工具与技术
- 编程语言：Python（Pandas、NumPy）、R。
- 可视化工具：Tableau、Power BI。
- 数据库：SQL、MongoDB。
- 机器学习框架：Scikit-learn、TensorFlow。
应用领域
- 商业：市场趋势分析、客户分群。
- 医疗：疾病预测、药物研发。
- 金融：风险评估、投资策略优化。
- 科技：用户行为分析、A/B测试。
若需进一步了解具体案例或技术细节，可提供更多背景信息，我将结合实例说明。
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