1. 数据分析基本概念：数据分析、数据挖掘、大数据

• 数据分析：这是一个过程，通过使用适当的统计分析方法对收集的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用¹²。数据分析的目的是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结¹²。

• 数据挖掘：这是数据分析的一部分，主要关注在大型数据库中找到一般的关联模式⁴。它涉及到从大量的，杂乱无章，难以理解的数据中，提取并推导出对解决问题有价值、有意义的数据²。

• 大数据：这是一个术语，用来描述在传统数据处理应用软件无法处理的大型或复杂的数据集。这些数据集通常来自多个来源，并可能包括结构化、半结构化和非结构化数据。

2. 数据分析目的及其意义

• 目标：数据分析的目标主要是把隐藏在大批杂乱无章的数据中进行信息的集中、萃取和提炼出来，以便找出所研究对象的内在规律⁷。具体来说，这可能包括分类⁴、预测⁴、关联规则与推荐系统⁴、预测分析⁴、数据缩减与降维⁴、以及数据探索与可视化⁴等。

• 意义：通过对公司积累下来的海量数据进行统计、分析、研究并形成数据分析报告，我们就可以得到较为完整、科学的客观情况反映，从而协助我们制定出理性、正确的决策和计划，以充分发挥数据分析促进管理、参与决策的重要作用⁵。此外，它还可以监督各部门对于方针政策的贯彻执行情况和生产经营计划的完成情况等⁵。

3. 数据分析方法与流程：

• 明确问题：明确你要解决什么问题，确定你要达到什么目标^{10^}。
• 理解数据：获取并探索你需要处理和分析的数据^{10^}。
• 数据清洗：这是一个重要步骤，需要花费大部分时间来清洗和预处理你收集到的原始数据^{10^}。
• 数据处理：对有用字段进行处理，得出最后需要进行分析的表格形式⁸。
• 数据挖掘/分析：使用适当的方法（如统计方法或机器学习算法）对清洗后的数据进行深入分析，并提取有价值的信息⁸^{10^}。
• 发现问题/研判规律：通过对结果进行解读和理解，发现潜在问题或者识别出隐藏在数据中的规律⁸^{10^}。
• 形成报告/呈现结果：将你从分析中得到的知识或者见解整理成报告，并通过可视化工具将结果呈现出来⁸^{10^}。

(1) 数据分析（统计分析方法）百度百科. https://baike.baidu.com/item/数据分析/6577123. (2) 数据分析基本概念 - 知乎 - 知乎专栏. https://zhuanlan.zhihu.com/p/34534790. (3) 数据分析的目的和意义（作用）是什么？ - 知乎专栏. https://zhuanlan.zhihu.com/p/148733240. (4) 数据分析的的目的和意义，你了解多少 - 百家号. https://baijiahao.baidu.com/s?id=1632855388334303972. (5) 数据分析的4个目的3个意义 - CSDN博客. https://blog.csdn.net/Moogical/article/details/121654656. (6) 数据分析流程与方法数据分析的方法和程序-CSDN博客. https://blog.csdn.net/small_xiaoxi/article/details/106172996. (7) 数据分析的一般流程 - 知乎 - 知乎专栏. https://zhuanlan.zhihu.com/p/131283904. (8) 1. 什么是数据分析 - 知乎 - 知乎专栏. https://zhuanlan.zhihu.com/p/34625437. (9) 数据分析的目的和意义是什么，为什么需要搭建数据分析平台. https://www.esensoft.com/knowledge/522.html. (10) 【数据分析】基本数据分析的7个步骤 - 知乎 - 知乎专栏. https://zhuanlan.zhihu.com/p/24988645. (11) 数据分析的步骤和常用方法-CSDN博客. https://blog.csdn.net/rui_rui96/article/details/109991807.