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随着计算机科学的进步，数据挖掘、商务智能、大数据等
概念的出现，数据分析的手段和方法更加丰富
•一系列以事实为支
持，辅助商业决策的
技术和方法，曾用名
包括专家系统、智能
决策等
•一般由数据仓库、
联机分析处理、数据
挖掘、数据备份和恢
复等部分组成
•对数据分析的体系
化管理，数据分析的
主体依然是数据挖掘
结构分析
分组分析
杜邦分析
预警分析
……
常规分析
•揭示数据之间的静
态关系
•分析过程滞后
•对数据质量要求高
商务智能数据挖掘 大数据技术 数据可视化
•统计学和计算机技
术等多学科的结合
•揭示数据之间隐藏
的关系
•将数据分析的范围
从“已知”扩展到“未知
”，从“过去”推向“将
来”
•从多种类型的数据
中，快速获取知识
的能力
•数据挖掘技术的衍
生
•大数据时代，展示
数据可以更好辅助
理解数据、演绎数
据
• 本文在描述数据分析的流程后，重点介绍通用的数据分析方法和主流的应用工具、
软件。
• 随着数据量的不断扩大，数据分析理论正处于飞速发展期，因此本文的方法侧重于
基础原理介绍。
数据
分析
