數據分析是一種統計學常用方法,其主要特點是多維性和描述性。有些幾何方法有助於揭示不同的數據之間存在的關係,並繪製出統計信息圖,以更簡潔的解釋這些數據中包含的主要信息。其他一些用於收集數據,以便弄清哪些是同質的,從而更好地了解數據。

資料分析可以處理大量數據,並確定這些數據最有用的部分。本學科近年來的成功,很大程度上是因為製圖技術的提高。這些圖可以通過直接分析數據,來突出難以捕捉的關係;更重要的是,這些表達方法與基於現象分布的「先驗」觀念無關,與經典統計方法正相反。

資料分析的數學基礎20世紀早期就已確立,但直到電子計算機的出現才使得實際操作成為可能,並使得資料分析得以推廣,而資料分析是數學計算機科學相結合的產物,,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]

若是以固定時間為資料分析的顆粒單位,則稱為時間序列分析,是主要作為銷售數據商業分析的方法之一。

參考文獻

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  1. ^ 大數據的未來 楊立偉:讓預言成真. tw.news.yahoo.com. [2022-12-30]. (原始內容存檔於2022-12-30) (中文(臺灣)).