数据分析分为哪两类

数据分析分为描述性数据分析（Descriptive Data Analysis）和推断性数据分析（Inferential Data Analysis）两类。

数据分析是统计学和计算机科学中一个重要的领域，它通过对数据的收集、整理、分析和解释，帮助我们更好地理解数据背后的信息，从而为决策提供依据。根据分析的目的和性质，数据分析可以分为以下两类：

1. 描述性数据分析（Descriptive Data Analysis）

描述性数据分析是数据分析的基础，它的主要目的是对数据进行描述，总结数据的特征，帮助人们理解数据的全貌。这类分析不涉及对数据的预测或推断，而是通过图表、表格和统计量等方式，展示数据的分布、集中趋势和离散程度。

具体来说，描述性数据分析包括以下几个方面：

数据收集：通过调查、实验、观测等方式获取数据。

数据整理：对收集到的数据进行清洗、转换和整理，使其适合分析。

数据展示：利用图表、表格等形式直观地展示数据。

数据描述：通过计算均值、中位数、众数、标准差等统计量，描述数据的集中趋势和离散程度。

数据比较：比较不同组别、不同时间段或不同条件下的数据，找出差异和规律。

描述性数据分析的特点是简单、直观，但只能描述数据的现状，无法预测未来的变化。

2. 推断性数据分析（Inferential Data Analysis）

推断性数据分析是在描述性数据分析的基础上，通过样本数据推断总体数据的性质。这类分析通常涉及假设检验和置信区间等统计学方法，目的是对总体进行推断和预测。

具体来说，推断性数据分析包括以下几个方面：

假设检验：通过设定假设，对样本数据进行分析，判断总体参数是否满足假设。

置信区间：根据样本数据，估计总体参数的可能范围。

预测：根据历史数据和统计模型，预测未来的数据趋势。

推断性数据分析的特点是具有一定的风险和误差，但可以提供对总体参数的估计和预测，为决策提供依据。

总之，描述性数据分析主要关注数据的现状，而推断性数据分析则关注数据的未来趋势。在实际应用中，两者往往相互结合，共同为决策提供支持。