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数据分析是指采取适当的统计分析方法，对收集到的大量数据进行分析，并对数据进行详细的讨论和总结，从而提取有用的信息并形成结论的过程。数据分析可分为狭义和广义。狭义的数据分析是指对收集到的数据进行处理和分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用，采用比较分析、分组分析等分析方法，得出统计结果的过程，并根据分析目的，实现交互分析和回归分析。广义数据分析是指对收集到的数据应用基础探索、统计分析、深入探索等方法，在数据中创造有用的信息和未知的规律和模式，为下一步的业务决策提供理论和实践依据。
数据分析中的需求层次理论分析也是数据分析的第一步也是最重要的一步，它决定了后续分析的方向和方法。数据采集：数据是数据分析的基础，是指根据需求层次理论和程度理论的理论分析结果提取和采集数据。数据预处理：数据预处理是指数据合并、数据清理、数据转换、数据缩放的过程。数据转换后，所有数据变得干净整洁，可以直接用于分析和建模。分析与建模：分析与建模是指通过比较分析、分组分析、相互分析、回归分析等分析方法，在数据中创造有价值的信息、得出结论、关联规则、智能提升的过程、分类和排序，以及聚类等模型和算法。模型评估和优化：模型评估是指应用不同的指标来评估一个或多个已建立模型类别的性能的过程。
