64个数据分析常用术语详解【数分必备干货】
这些丰富多样的数据分析术语和方法构成了一个庞大而复杂的体系，涵盖了从基础统计指标到高级分析技术，从网站分析到商业决策的各个方面。在当今数字化时代，数据已经成为企业和组织的重要资产，掌握这些数据分析术语和方法对于充分挖掘数据价值、做出科学决策具有至关重要的意义。对于数据分析师来说，熟练运用这些术语和方法是必备的技能。他们需要根据不同的业务问题和数据特点，选择合适的分析方法和工具，进行数据处理、分析和
目录
1. 投资回报率（ROI：Return On Investment ）
4. 顾客细分 & 画像（Customer Segmentation & Profiling）
5. 顾客的生命周期价值 (Lifetime Value, LTV)
6. 购物篮分析（Market Basket Analysis）
7. 实时决策（Real Time Decisioning, RTD）
8. 留存 / 顾客留存（Retention / Customer Retention)
9. 相关性分析 (Correlation analysis)
2. 商业智能（Business Intelligence）
3. 分类分析 (Classification analysis)
5. 对比分析 (Comparative analysis)
13. 判别分析 (Discriminant analysis)
14. 探索性分析 (Exploratory analysis)
18. 模式识别 (Pattern Recognition)
19. 预测分析 (Predictive analysis)
20. 回归分析 (Regression analysis)
24. 时序分析 (Time series analysis)
一、基础统计指标
1. 绝对数
绝对数是反映客观现象总体在一定时间、一定地点下的总规模、总水平的综合性指标，在数据分析中极为常用。它以具体的数值形式呈现，能直观地展示事物的实际规模大小。例如，年 GDP 是衡量一个国家或地区在一年内经济活动总成果的绝对数指标，它综合了该地区所有产业的生产、消费、投资等各个方面的经济活动总量；总人口则明确了一个国家、地区或群体在特定时间点的人口数量规模。绝对数是进一步分析和比较的基础，很多经济、社会、科学研究等领域的决策都依赖于对绝对数的准确把握。
2. 相对数
相对数是指两个有联系的指标计算而得出的数值，它反映客观现象之间的数量联系紧密程度。相对数一般以倍数、百分数等表示，其计算公式为：相对数 = 比较值（比数）/ 基础值（基数）。通过相对数，可以消除绝对数因总体规模不同而产生的差异，更便于进行不同对象之间的比较。比如，在比较两个不同规模企业的盈利情况时，仅看绝对利润可能无法准确判断哪个企业的盈利能力更强，但计算利润率（相对数），就可以更客观地进行对比。相对数在市场份额分析、增长率计算等方面应用广泛。
3. 百分比和百分点
百分比
百分比是相对数中的一种，它表示一个数是另一个数的百分之几，也称为百分率或百分数。百分比的分母固定为 100，也就是用 1% 作为度量单位，这使得不同数据之间的比较变得非常直观和方便。在商业领域，如销售增长率、市场占有率等经常用百分比来表示；在教育领域，考试成绩的及格率、优秀率等也是以百分比呈现。
百分点
百分点是指不同时期以百分数的形式表示的相对指标的变动幅度，1% 等于 1 个百分点。百分点常用于描述增长率、利率、汇率等指标的变化情况。例如，某银行的贷款利率从 5% 提高到 6%，我们可以说贷款利率提高了 1 个百分点。通过百分点的表述，能够清晰地体现出相对指标的具体变动幅度。
4. 频数和频率
频数
频数是指一个数据在整体中出现的次数。在统计分析中，频数可以帮助我们了解数据的分布情况。例如，在一次考试成绩统计中，某个分数段出现的学生人数就是该分数段的频数。通过统计各分数段的频数，我们可以直观地看到学生成绩在不同分数段的分布集中程度。
频率
频率是指某一事件发生的次数与总的事件数之比。频率通常用比例或百分数表示，它反映了事件发生的频繁程度。在抛硬币实验中，正面朝上的次数与抛硬币总次数的比值就是正面朝上的频率。随着实验次数的增加，频率会逐渐稳定在一个固定的值附近，这个值就是该事件发生的概率。
5. 比例与比率
比例
比例是指在总体中各数据占总体的比重，通常反映总体的构成和比例关系，即部分与整体之间的关系。比例一般用百分数或小数表示。例如，在一个班级中，男生人数占总人数的比例可以反映出班级学生的性别构成情况。比例在市场调研、人口结构分析等方面有着重要的应用。
比率
比率是样本（或总体）中各不同类别数据之间的比值，由于比率不是部分与整体之间的对比关系，因而比值可能大于 1。例如，某公司的男性员工与女性员工的人数比率为 1.5，这表示男性员工人数是女性员工人数的 1.5 倍。比率可以用于比较不同类别之间的数量关系，在财务分析、市场竞争分析等领域有广泛应用。
6. 倍数和番数
倍数
倍数是用一个数据除以另一个数据获得的结果，倍数一般用来表示上升、增长幅度，通常不用于表示减少幅度。例如，某企业今年的销售额是去年的 2 倍，说明今年销售额相比去年有显著增长。倍数能够清晰地体现出两个数据之间的数量差异程度。
番数
番数指原来数量的 2 的 n 次方。例如，翻一番就是原来数量乘以 2，翻两番就是原来数量乘以 2 的 2 次方（即 4）。番数常用于描述数量的快速增长情况，在经济增长、人口增长等方面的预测和分析中较为常见。
7. 同比和环比
同比
同比是指与历史同时期的数据相比较而获得的比值，它反映事物发展的相对性。同比分析可以消除季节、周期性等因素的影响，更准确地反映事物的长期发展趋势。例如，某商场今年第一季度的销售额与去年第一季度的销售额进行对比，计算出同比增长率，就可以了解该商场在这一年中同一季度的销售业绩变化情况。
环比
环比是指与上一个统计时期的值进行对比获得的值，主要反映事物的逐期发展情况。环比分析更侧重于短期的变化趋势，能够及时捕捉到数据的近期波动。例如，某公司本月的利润与上月的利润进行环比比较，可以了解公司利润的近期增减变化情况，有助于及时发现经营中的问题并采取相应措施。
二、变量相关概念
1. 变量
变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值的抽象概念。变量可以通过变量名访问，在数据分析中，变量是描述研究对象特征的指标。例如，在研究学生的学习情况时，学生的成绩、年龄、性别等都可以作为变量。变量可以分为不同的类型，根据其性质和取值特点进行分类，有助于更准确地进行数据分析。
2. 连续变量
在统计学中，变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。例如，年龄、体重等变量，年龄可以精确到小数点后多位，体重也可以有非常精确的测量值。连续变量通常采用测量的方法获取数据。
3. 离散变量
离散变量的各变量值之间都是以整数断开的，如人数、工厂数、机器台数等，都只能按整数计算。离散变量的数值只能用计数的方法取得。例如，一个班级的学生人数只能是整数，不能是小数。离散变量在统计分析中具有特定的处理方法，与连续变量的分析方法有所不同。
4. 定性变量
定性变量又名分类变量，当观测的个体只能归属于几种互不相容类别中的一种时，一般是用非数字来表达其类别，这样的观测数据称为定性变量。可以理解成可以分类别的变量，如学历、性别、婚否等。定性变量在数据分析中需要进行特殊的处理，通常采用编码的方式将其转换为数字形式，以便进行统计分析。
三、数据集中趋势与离散程度指标
1. 均值
均值即平均值，是表示一组数据集中趋势的量数，是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。均值能够反映数据的总体水平，但容易受到极端值的影响。例如，在一个班级学生的考试成绩中，如果有个别学生的成绩非常高或非常低，会对均值产生较大的影响。均值在很多领域都有广泛应用，如经济领域的平均收入、平均价格等。
2. 中位数
对于有限的数集，可以通过把所有观察值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。如果观察值有偶数个，通常取最中间的两个数值的平均数作为中位数。中位数不受极端值的影响，能够更稳健地反映数据的集中趋势。例如，在收入分配分析中，中位数可以更好地反映中等收入水平。
3. 缺失值
缺失值指的是现有数据集中某个或某些属性的值是不完全的。缺失值的存在可能会影响数据分析的结果，导致分析误差或偏差。缺失值的产生原因可能有多种，如数据录入错误、数据采集设备故障、调查对象未提供相关信息等。在进行数据分析之前，需要对缺失值进行处理，常见的处理方法有删除包含缺失值的记录、用均值或中位数填充缺失值、采用插值法等。
4. 异常值
异常值是指一组测定值中与平均值的偏差超过两倍标准差的测定值，与平均值的偏差超过三倍标准差的测定值，称为高度异常的异常值。异常值的出现可能是由于数据录入错误、测量误差、特殊事件等原因导致的。异常值可能会对数据分析结果产生较大的影响，因此在数据分析过程中需要对异常值进行识别和处理。常见的处理方法有删除异常值、对异常值进行修正等。
5. 方差
方差是衡量随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量随机变量和其数学期望（即均值）之间的偏离程度。统计中的方差（样本方差）是每个样本值与全体样本值的平均数之差的平方值的平均数。方差越大，说明数据的离散程度越大，数据越分散；方差越小，说明数据的离散程度越小，数据越集中。在许多实际问题中，研究方差即偏离程度有着重要意义，如在质量控制中，方差可以反映产品质量的稳定性。
6. 标准差
标准差又常称均方差，是离均差平方的算术平均数的平方根，用 σ 表示。标准差是方差的算术平方根。标准差能反映一个数据集的离散程度。平均数相同的两组数据，标准差未必相同。标准差的单位与原始数据的单位相同，因此在实际应用中，标准差比方差更易于理解和解释。例如，在比较两组学生的考试成绩离散程度时，标准差可以更直观地反映出哪组成绩的分布更分散。
7. 皮尔森相关系数
皮尔森相关系数是用来反映两个变量线性相关程度的统计量。相关系数用 r 表示，其中 n 为样本量，分别为两个变量的观测值和均值。r 描述的是两个变量间线性相关强弱的程度，r 的绝对值越大表明相关性越强。r 的取值范围在 -1 到 1 之间，当 r = 1 时，表示两个变量完全正相关；当 r = -1 时，表示两个变量完全负相关；当 r = 0 时，表示两个变量之间不存在线性相关关系。皮尔森相关系数在数据分析中常用于研究变量之间的关系，如分析销售额与广告投入之间的相关性。
四、网站分析指标
1. PV（Page View）页面浏览量
PV 指某段时间内访问网站或某一页面的用户的总数量，通常用来衡量一篇文章或一次活动带来的流量效果，也是评价网站日常流量数据的重要指标。PV 可重复累计，以用户访问网站作为统计依据，用户每刷新一次即重新计算一次。例如，一个新闻网站的某篇文章在一天内被用户刷新了 1000 次，那么这篇文章当天的 PV 就是 1000。PV 可以反映网站的受欢迎程度和用户的活跃度，但不能反映用户的质量和粘性。
2. UV（Unique Visitor）独立访客
UV 指来到网站或页面的用户总数，这个用户是独立的，同一用户不同时段访问网站只算作一个独立访客，不会重复累计，通常以 PC 端的 Cookie 数量作为统计依据。UV 能够更准确地反映网站的实际访问用户数量，对于评估网站的市场覆盖范围和用户规模具有重要意义。例如，一个电商网站在一天内有 500 个不同的用户访问，那么当天的 UV 就是 500。
3. Visit 访问
Visit 指用户通过外部链接来到网站，从用户来到网站到用户在浏览器中关闭页面，这一过程算作一次访问。访问指标可以反映用户在网站上的停留时间和浏览行为，有助于了解用户的使用习惯和需求。例如，一个用户通过搜索引擎链接进入一个旅游网站，浏览了多个页面后关闭浏览器，这就构成了一次访问。
4. Bounce Rate 跳出率
跳出率指用户通过链接来到网站，在当前页面没有任何交互就离开网站的行为，这就算作此页面增加了一个 “跳出”，跳出率一般针对网站的某个页面而言。跳出率的计算公式为：跳出率 = 在这个页面跳出的用户数 / PV。跳出率过高可能表示页面内容不吸引人、加载速度过慢、页面布局不合理等问题，需要对页面进行优化。例如，一个网站的某个页面的 PV 是 1000，其中有 300 个用户在该页面没有任何操作就离开，那么该页面的跳出率就是 30%。
5. 退出率
退出率一般针对某个页面而言。指用户访问某网站的某个页面之后，从浏览器中将与此网站相关的所有页面全部关闭，就算此页面增加了一个 “退出”。退出率的计算公式为：退出率 = 在这个页面退出的用户数 / PV。退出率可以帮助分析用户在哪个页面离开网站，从而找出网站存在的问题，进行针对性的改进。例如，一个网站的某个页面的 PV 是 800，其中有 200 个用户在该页面关闭了所有相关页面，那么该页面的退出率就是 25%。
6. Click 点击
Click 一般针对付费广告而言，指用户点击某个链接、页面、banner 的次数，可重复累计。比如在 PC 端看到一则新闻链接点进去看了一会就关了，过了一会又点进去看了一遍，这就算为这篇新闻贡献两次点击。点击指标可以衡量广告的吸引力和用户的关注度，对于评估广告投放效果具有重要意义。
7. avr.time 平均停留时长
avr.time 指某个页面被用户访问，在页面停留时长的平均值，通常用来衡量一个页面内容的质量。平均停留时长的计算公式为：avr.time = 用户总停留时长 / 访客数量。平均停留时长长说明页面内容能够吸引用户，用户愿意花费更多的时间在页面上浏览；反之，则说明页面内容可能存在问题，需要进行优化。例如，一个网站的某个页面的用户总停留时长是 5000 分钟，访客数量是 1000 人，那么该页面的平均停留时长就是 5 分钟。
8. CTR 点击率
CTR 指某个广告、Banner、URL 被点击的次数和被浏览的总次数的比值。一般用来考核广告投放的引流效果。CTR 的计算公式为：CTR = 点击数（click）/ 被用户看到的次数。点击率越高，说明广告的吸引力越强，能够吸引更多的用户点击。例如，一个广告被展示了 1000 次，其中被点击了 50 次，那么该广告的 CTR 就是 5%。
9. Conversion rate 转化率
转化率指用户完成设定的转化环节的次数和总会话人数的百分比，通常用来评价一个转化环节的好坏，如果转化率较低则需优化该转化环节。转化率的计算公式为：转化率 = 转化会话数 / 总会话数。转化环节可以是用户注册、购买商品、填写表单等。例如，一个电商网站的总会话人数是 1000 人，其中有 50 人完成了购买商品的操作，那么该网站的转化率就是 5%。
10. 漏斗
漏斗通常指产生目标转化前的明确流程，比如在淘宝购物，从点击商品链接到查看详情页，再到查看顾客评价、领取商家优惠券，再到填写地址、付款，每个环节都有可能流失用户，这就要求商家必须做好每一个转化环节，漏斗是评价转化环节优劣的指标。通过分析漏斗模型，可以找出用户流失的关键环节，针对性地进行优化，提高转化率。例如，在一个电商购物漏斗中，发现从商品详情页到付款环节的流失率较高，就需要检查商品详情页的信息是否完整、付款流程是否便捷等问题。
五、商业分析指标
1. 投资回报率（ROI：Return On Investment ）
投资回报率反映投入和产出的关系，衡量投资是否值得，能给到多少价值的东西（非单单的利润），这个是站在投资的角度或长远生意上看的。其计算公式为：投资回报率（ROI） = 年利润或年均利润 / 投资总额 ×100%，通常用于评估企业对于某项活动的价值，ROI 高表示该项目价值高。例如，企业投资 100 万元开展一个项目，一年后获得利润 20 万元，那么该项目的投资回报率就是 20%。投资回报率可以帮助企业决策是否进行某项投资，以及比较不同投资项目的优劣。
2. 重复购买率
重复购买率指消费者在网站中的重复购买次数。重复购买率是衡量客户忠诚度和产品满意度的重要指标。高重复购买率说明客户对产品或服务满意，愿意再次购买；反之，则需要企业分析原因，改进产品或服务质量，提高客户的满意度和忠诚度。例如，一个电商网站在一定时期内有 100 个客户购买了商品，其中有 30 个客户进行了重复购买，那么该网站的重复购买率就是 30%。
3. 流失分析（Churn Analysis）
流失分析描述哪些顾客可能停止使用公司的产品 / 业务，以及识别哪些顾客的流失会带来最大损失。流失分析的结果用于为可能要流失的顾客准备新的优惠。通过流失分析，企业可以了解顾客流失的原因，如产品质量问题、服务不满意、竞争对手的吸引等，从而采取相应的措施来挽留顾客，降低流失率。例如，电信运营商通过分析用户的通话记录、缴费情况等数据，预测哪些用户可能会流失，并为这些用户提供套餐优惠、赠送流量等活动，以提高用户的忠诚度。
4. 顾客细分 & 画像（Customer Segmentation & Profiling）
根据现有的顾客数据，将特征、行为相似的顾客归类分组。
描述和比较各组。顾客细分可以基于多种因素，如人口统计学特征（年龄、性别、收入等）、消费行为（购买频率、购买金额、购买偏好等）、心理特征（生活方式、价值观等）。通过顾客细分，企业能够深入了解不同顾客群体的需求和特点，从而制定更精准的营销策略。
顾客画像则是在细分的基础上，为每个细分群体构建详细的形象描述，包括顾客的基本信息、需求偏好、消费习惯等。例如，一家化妆品公司通过顾客细分发现有年轻时尚、注重品牌的消费群体，以及中年成熟、关注功效的消费群体。为这两个群体分别绘制顾客画像后，就可以针对不同画像群体推出不同定位的产品和营销活动，提高营销效果和顾客满意度。
5. 顾客的生命周期价值 (Lifetime Value, LTV)
顾客在他 / 她的一生中为一个公司产生的预期折算利润。计算顾客生命周期价值需要综合考虑顾客的首次购买价值、重复购买频率、购买品类范围、购买持续时间等因素。对于企业来说，了解顾客的生命周期价值有助于合理分配营销资源。例如，对于高 LTV 的顾客群体，可以投入更多资源进行客户关系维护和个性化服务，以进一步提高他们的忠诚度和消费贡献；而对于低 LTV 的顾客群体，可以优化营销策略或者考虑是否有提升其价值的潜力。
6. 购物篮分析（Market Basket Analysis）
识别在交易中经常同时出现的商品组合或服务组合，例如经常被一起购买的产品。此类分析的结果被用于推荐附加商品，为陈列商品的决策提供依据等。在超市中，通过购物篮分析发现顾客经常同时购买面包和牛奶，那么就可以将这两种商品摆放在相邻位置，方便顾客购买，同时也有可能增加销售额。此外，电商平台也广泛应用购物篮分析为用户进行商品推荐，当用户购买了相机，系统可以根据分析结果推荐相关的存储卡、相机包等配件。
7. 实时决策（Real Time Decisioning, RTD）
帮助企业做出实时（近乎无延迟）的最优销售 / 营销决策。比如，实时决策系统（打分系统）可以通过多种商业规则或模型，在顾客与公司互动的瞬间，对顾客进行评分和排名。在电商促销活动中，当顾客进入商品页面时，实时决策系统可以根据顾客的历史购买记录、浏览行为、当前商品库存等信息，实时为顾客提供个性化的优惠方案和推荐商品，提高顾客的购买转化率和满意度。
8. 留存 / 顾客留存（Retention / Customer Retention)
指建立后能够长期维持的客户关系的百分比。顾客留存率是衡量企业客户关系管理成效的重要指标。高留存率意味着企业能够满足客户的需求，提供优质的产品和服务，从而保持客户的忠诚度。企业可以通过多种方式提高顾客留存率，如提供个性化的服务、建立会员制度、定期回访客户等。例如，一家在线教育平台通过为老学员提供专属的课程优惠和学习资料，使得学员的留存率得到了显著提高。
9. 相关性分析 (Correlation analysis)
是一种数据分析方法，用于分析变量之间是否存在正相关，或者负相关。正相关表示两个变量的变化趋势相同，即一个变量增加时，另一个变量也随之增加；负相关则表示两个变量的变化趋势相反，一个变量增加时，另一个变量减少。例如，在分析气温和冷饮销量的关系时，通常会发现两者呈正相关，气温越高，冷饮销量越高；而在分析商品价格和销量的关系时，可能会呈现负相关，价格越高，销量越低。相关性分析可以帮助企业发现不同因素之间的潜在联系，为决策提供依据。
10. 生存分析（Survival Analysis）
估测一名顾客继续使用某业务的时间，或在后续时段流失的可能性。此类信息能让企业判断所要预测时段的顾客留存，并引入合适的忠诚度政策。在电信行业，生存分析可以用于预测用户的在网时长和流失概率。通过分析用户的通话行为、缴费记录、套餐使用情况等数据，企业可以提前识别出可能流失的用户，并采取相应的挽留措施，如提供优惠套餐、赠送增值服务等，以提高用户的留存率。
六、数据分析方法与技术
1. 算法 (Algorithms)
可以完成某种数据分析的数学公式。在数据分析中，算法是实现各种分析功能的核心。不同的算法适用于不同的数据分析任务，例如，聚类算法可以将相似的数据点聚集在一起，分类算法可以将数据划分到不同的类别中。常见的算法包括决策树算法、神经网络算法、支持向量机算法等。以决策树算法为例，它通过构建一个树形结构来进行决策，每个内部节点是一个属性上的测试，每个分支是一个测试输出，每个叶节点是一个类别或值。决策树算法可以用于分类问题，如判断客户是否会购买某种产品。
2. 商业智能（Business Intelligence）
分析数据、展示信息以帮助企业的执行者、管理层、其他人员进行更有根据的商业决策的应用、设施、工具、过程。商业智能涵盖了数据仓库、数据挖掘、报表生成、数据分析等多个方面。通过商业智能系统，企业可以整合来自不同数据源的数据，进行深入的分析和挖掘，将分析结果以直观的报表、图表等形式展示给决策者，帮助他们更好地了解企业的运营状况，制定合理的战略和决策。例如，一家跨国企业可以通过商业智能系统实时监控全球各地区的销售数据、库存情况、市场趋势等信息，以便及时调整生产和营销策略。
3. 分类分析 (Classification analysis)
从数据中获得重要的相关性信息的系统化过程；这类数据也被称为元数据 (meta data)，是描述数据的数据。分类分析的目的是将数据对象划分到不同的类别中。在医疗领域，分类分析可以根据患者的症状、检查结果等数据，将患者分类为不同的疾病类型，以便进行针对性的治疗。分类分析通常需要使用分类算法，如朴素贝叶斯算法、逻辑回归算法等。
4. 聚类分析 (Clustering analysis)
它是将相似的对象聚合在一起，每类相似的对象组合成一个聚类 (也叫作簇) 的过程。这种分析方法的目的在于分析数据间的差异和相似性。在市场细分中，聚类分析可以根据消费者的消费行为、偏好等数据，将消费者划分为不同的群体，每个群体具有相似的特征。例如，一家旅游公司可以通过聚类分析将客户分为喜欢自然风光游的群体、喜欢文化历史游的群体等，然后针对不同群体推出个性化的旅游产品和服务。
5. 对比分析 (Comparative analysis)
在非常大的数据集中进行模式匹配时，进行一步步的对比和计算过程得到分析结果。对比分析可以帮助企业发现数据之间的差异和变化，评估不同方案的效果。在市场营销中，对比分析可以用于比较不同广告渠道的效果，通过对比不同渠道带来的流量、转化率、销售额等指标，选择最有效的广告渠道进行重点投入。对比分析可以是横向对比，即同一时期不同对象之间的对比；也可以是纵向对比，即同一对象在不同时期的对比。
6. 数据分析 (Data Analysis)
是指根据分析目的，用适当的分析方法及工具，对数据进行处理与分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。数据分析的流程通常包括数据收集、数据清洗、数据分析、数据可视化和结果解读等环节。在不同的领域，数据分析有着广泛的应用，如金融领域的风险评估、医疗领域的疾病预测、交通领域的流量分析等。例如，在金融领域，通过对客户的信用数据、交易记录等进行分析，可以评估客户的信用风险，为贷款审批提供依据。
7. 数据处理（Data Processing）
数据处理是指根据数据分析的目的，将收集到的数据进行加工、整理，形成适合数据分析的样式，它是数据分析前必不可少的阶段。数据处理包括数据清洗、数据转换、数据集成等操作。数据清洗是去除数据中的噪声、重复数据、缺失值等；数据转换是将数据进行标准化、归一化等处理，以便于分析；数据集成是将来自不同数据源的数据整合在一起。例如，在进行销售数据分析时，可能需要将来自不同地区、不同渠道的销售数据进行整合和清洗，然后进行进一步的分析。
8. 数据挖掘（Data mining)
数据挖掘是通过使用复杂的模式识别技术，从而找到有意义的模式，并得出大量数据的见解。数据挖掘可以发现数据中隐藏的关系、趋势和模式，为企业决策提供支持。在电商领域，数据挖掘可以通过分析用户的浏览记录、购买历史等数据，发现用户的购买偏好和行为模式，为用户提供个性化的推荐商品。常见的数据挖掘算法包括关联规则挖掘、序列模式挖掘、分类与预测等。
9. 数据清洗 (Data cleansing)
对数据进行重新审查和校验的过程，目的在于删除重复信息、纠正存在的错误，并提供数据一致性。数据清洗是保证数据分析结果准确性的重要步骤。在实际的数据收集过程中，由于各种原因，数据可能会存在错误、缺失、重复等问题。例如，在客户信息表中，可能存在客户姓名拼写错误、电话号码格式不一致等问题。通过数据清洗，可以提高数据的质量，为后续的分析提供可靠的数据基础。
10. 数据质量（Data Quality）
有关确保数据可靠性和实用价值的过程和技术。高质量的数据应该忠实体现其背后的事务进程，并能满足在运营、决策、规划中的预期用途。数据质量的评估指标包括准确性、完整性、一致性、及时性等。为了保证数据质量，企业需要建立完善的数据管理体系，包括数据采集规范、数据审核机制、数据存储和维护等方面。例如，一家企业在进行市场调研时，需要确保收集到的客户信息准确无误，否则可能会导致错误的市场分析和决策。
11. 数据建模 (Data modelling)
使用数据建模技术来分析数据对象，以此洞悉数据的内在涵义。数据建模是将现实世界中的数据抽象为计算机可以处理的模型的过程。常见的数据模型包括层次模型、网状模型、关系模型等。在数据库设计中，数据建模可以帮助设计人员确定数据库的结构和表之间的关系，提高数据库的性能和可维护性。例如，在设计一个电商数据库时，通过数据建模可以确定商品表、订单表、用户表等之间的关联关系，以及每个表的字段和约束条件。
12. 数据集 (Data set)
大量数据的集合。数据集可以是结构化数据，如数据库中的表格数据；也可以是非结构化数据，如文本、图像、视频等。在数据分析中，数据集是分析的对象。不同的数据集具有不同的特点和用途，例如，用于机器学习训练的数据集需要具有代表性和多样性，以便训练出准确的模型。在医疗领域，一个包含大量患者病历信息的数据集可以用于疾病预测和诊断模型的训练。
13. 判别分析 (Discriminant analysis)
将数据分类，按不同的分类方式，可将数据分配到不同的群组，类别或者目录。是一种统计分析法，可以对数据中某些群组或集群的已知信息进行分析，并从中获取分类规则。判别分析常用于解决分类问题，例如，在植物分类中，可以根据植物的形态特征、生长环境等数据，使用判别分析方法将植物分类到不同的科、属、种中。判别分析可以分为线性判别分析和非线性判别分析，根据数据的特点和问题的需求选择合适的方法。
14. 探索性分析 (Exploratory analysis)
在没有标准的流程或方法的情况下从数据中发掘模式。是一种发掘数据和数据集主要特性的一种方法。探索性分析通常用于数据的初步研究，帮助分析人员了解数据的分布、特征、关系等。在进行探索性分析时，分析人员可以使用各种统计图表和可视化工具，如直方图、散点图、箱线图等，直观地展示数据的特征。例如，在分析一个新的市场数据时，通过探索性分析可以发现市场的规模、增长趋势、主要竞争对手等信息，为进一步的深入分析提供方向。
15. 机器学习 (Machine learning)
人工智能的一部分，指的是机器能够从它们所完成的任务中进行自我学习，通过长期的累积实现自我改进。机器学习通过算法让计算机自动从数据中学习模式和规律，并用于预测和决策。常见的机器学习算法包括监督学习、无监督学习、强化学习等。在图像识别领域，机器学习算法可以通过对大量图像数据的学习，识别出不同的物体和场景；在自然语言处理领域，机器学习可以用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务。
16. 网络分析 (Network analysis)
分析网络或图论中节点间的关系，即分析网络中节点间的连接和强度关系。网络分析可以用于研究社交网络、电力网络、交通网络等各种网络结构。在社交网络分析中，可以通过分析用户之间的关注关系、互动频率等，了解用户的社交圈子、影响力等信息。网络分析的指标包括节点度、中心性、聚类系数等，通过这些指标可以评估网络的结构和性能。
17. 异常值检测 (Outlier detection)
异常值是指严重偏离一个数据集或一个数据组合总平均值的对象，该对象与数据集中的其他对象相去甚远，因此，异常值的出现意味着系统发生问题，需要对此另加分析。异常值检测的方法有很多种，如基于统计的方法、基于距离的方法、基于密度的方法等。在金融交易中，异常值检测可以帮助发现欺诈交易行为；在工业生产中，异常值检测可以用于设备故障预警。例如，在信用卡交易中，如果某笔交易的金额远远高于该用户的平均消费金额，就可能是一笔异常交易，需要进一步调查。
18. 模式识别 (Pattern Recognition)
通过算法来识别数据中的模式，并对同一数据源中的新数据作出预测。模式识别在很多领域都有广泛应用，如语音识别、指纹识别、人脸识别等。模式识别的过程通常包括特征提取、特征选择、分类器设计等步骤。在语音识别中，首先需要从语音信号中提取特征，如音高、音长、音色等，然后选择合适的特征进行分类，最后使用分类器对语音进行识别。模式识别可以帮助人们从大量的数据中发现有价值的信息，提高决策的准确性和效率。
19. 预测分析 (Predictive analysis)
大数据分析方法中最有价值的一种分析方法，这种方法有助于预测个人未来 (近期) 的行为，例如某人很可能会买某些商品，可能会访问某些网站，做某些事情或者产生某种行为。通过使用各种不同的数据集，例如历史数据，事务数据，社交数据，或者客户的个人信息数据，来识别风险和机遇。在市场营销中，预测分析可以帮助企业预测客户的购买意向和需求，提前制定营销策略；在金融领域，预测分析可以用于预测股票价格走势、信用风险等。预测分析通常使用机器学习、统计分析等方法，构建预测模型并进行训练和验证。
20. 回归分析 (Regression analysis)
确定两个变量间的依赖关系。这种方法假设两个变量之间存在单向的因果关系 (自变量，因变量，二者不可互换)。回归分析可以分为线性回归和非线性回归，根据变量之间的关系选择合适的回归模型。在经济学中，回归分析可以用于研究价格和需求量之间的关系；在医学中，回归分析可以用于研究药物剂量和疗效之间的关系。通过回归分析，可以建立变量之间的数学模型，预测因变量的值，并评估自变量对因变量的影响程度。
21. 路径分析 (Routing analysis)
针对某种运输方法通过使用多种不同的变量分析从而找到一条最优路径，以达到降低燃料费用，提高效率的目的。路径分析在物流、交通等领域有重要应用。在物流配送中，路径分析可以帮助企业确定最优的配送路线，减少运输成本和时间；在交通规划中，路径分析可以用于优化公交线路、导航系统等。路径分析通常需要考虑多个因素，如距离、时间、交通状况、车辆容量等，使用算法来求解最优路径。
22. 情感分析 (Sentiment Analysis)
通过算法分析出人们是如何看待某些话题。情感分析可以对文本数据进行分析，判断文本所表达的情感倾向，如积极、消极、中性等。在社交媒体分析中，情感分析可以帮助企业了解用户对产品、服务、品牌的评价和态度；在市场调研中，情感分析可以用于分析消费者的意见和反馈。情感分析通常使用自然语言处理技术，如词法分析、句法分析、语义分析等，结合机器学习算法进行训练和分类。
23. SQL
在关系型数据库中，用于检索数据的一种编程语言。SQL 具有强大的数据查询、插入、更新、删除等功能，可以方便地对数据库中的数据进行操作。通过 SQL 语句，可以根据不同的条件筛选数据、进行数据排序、分组统计等。例如，在一个员工信息数据库中，可以使用 SQL 语句查询某个部门的员工信息、统计不同部门的员工人数等。SQL 是数据库管理和数据分析中不可或缺的工具。
24. 时序分析 (Time series analysis)
分析在重复测量时间里获得的定义良好的数据。分析的数据必须是良好定义的，并且要取自相同时间间隔的连续时间点。时序分析可以用于预测时间序列数据的未来趋势，如股票价格走势、销售额变化、气温变化等。常见的时序分析方法包括移动平均法、指数平滑法、ARIMA 模型等。在经济领域，时序分析可以帮助企业预测市场需求，制定生产和销售计划；在气象领域，时序分析可以用于天气预报。
25. 文本挖掘（Text Mining）
对包含自然语言的数据的分析。对源数据中词语和短语进行统计计算，以便用数学术语表达文本结构，之后用传统数据挖掘技术分析文本结构。文本挖掘可以从大量的文本数据中提取有价值的信息，如主题发现、关键词提取、情感分析等。在新闻媒体领域，文本挖掘可以用于新闻分类、热点话题发现；在客户服务领域，文本挖掘可以用于分析客户反馈，了解客户需求和问题。文本挖掘通常需要结合自然语言处理技术，对文本进行预处理、特征提取和模型训练。
26. 可视化 (Visualization)
只有正确的可视化，原始数据才可被投入使用。这里的 “可视化” 并非普通的图形或饼图，可视化指的是复杂的图表，图表中包含大量的数据信息，但可以被很容易地理解和阅读。数据可视化是将抽象的数据以直观的图形、图像等形式展示出来，帮助人们更快速、准确地理解数据背后的含义和规律。
常见的数据可视化类型有很多，除了基本的柱状图、折线图、饼图外，还有热力图、箱线图、散点图矩阵、树状图等。例如，热力图可以通过颜色的深浅来表示数据的密度或数值大小，常用于展示地理区域内的数据分布、网站页面的用户点击热点等；箱线图能够展示数据的四分位数、异常值等统计信息，便于比较不同组数据的分布特征。
在实际应用中，数据可视化广泛应用于各个领域。在商业领域，企业可以通过可视化报表展示销售数据、市场份额变化等信息，帮助管理层快速做出决策；在科研领域，可视化可以将复杂的实验数据以直观的方式呈现，便于研究人员发现数据中的规律和趋势。为了实现高质量的数据可视化，需要选择合适的可视化工具，如 Tableau、PowerBI、Python 的 Matplotlib 和 Seaborn 库等，同时要遵循一定的可视化原则，如简洁性、准确性、一致性等，以确保可视化结果能够有效地传达数据信息。
27. 仪表板 (Dashboard)
使用算法分析数据，并将结果用图表方式显示于仪表板中。仪表板就像是一个驾驶舱，能够将关键的数据指标和分析结果集中展示，让决策者一眼就能了解业务的整体状况。一个好的仪表板应该具备以下特点：
聚焦关键指标
仪表板会根据业务目标和需求，挑选出最重要、最关键的数据指标进行展示。例如，对于电商企业，仪表板可能会重点展示销售额、订单量、转化率、客单价等指标；对于客服中心，可能会关注平均响应时间、客户满意度、解决率等指标。这些关键指标就像是企业运营的 “仪表盘指针”，能够让管理者快速把握业务的健康状况。
实时更新
为了保证数据的及时性和有效性，仪表板通常会与数据源进行实时或定期的连接，确保展示的数据是最新的。这样，决策者可以根据实时数据及时调整策略和做出决策。例如，在股票交易中，交易员可以通过实时更新的仪表板了解股票价格、成交量等信息，及时做出买卖决策。
交互性
现代的仪表板通常具有很强的交互性，用户可以通过点击、筛选、排序等操作深入了解数据细节。比如，用户可以点击某个图表中的数据点，查看该数据点对应的详细信息；可以通过筛选器选择特定的时间段、地区、产品类别等，对数据进行更精准的分析。这种交互性使得用户能够根据自己的需求灵活地探索数据，发现更多有价值的信息。
可视化呈现
仪表板采用各种可视化图表和图形来展示数据，使数据更加直观易懂。不同类型的指标可能会选择不同的可视化方式，如用柱状图比较不同类别之间的数据大小，用折线图展示数据的变化趋势，用地图展示地理分布信息等。通过合理的可视化设计，能够帮助用户快速理解数据之间的关系和模式。
在企业管理中，仪表板可以应用于多个层面。高层管理者可以使用战略仪表板，从宏观角度了解企业的整体运营状况和战略目标的达成情况；中层管理者可以使用战术仪表板，关注部门级别的关键指标和业务流程；基层员工可以使用操作仪表板，实时监控自己的工作任务和绩效指标。
七、总结
这些丰富多样的数据分析术语和方法构成了一个庞大而复杂的体系，涵盖了从基础统计指标到高级分析技术，从网站分析到商业决策的各个方面。在当今数字化时代，数据已经成为企业和组织的重要资产，掌握这些数据分析术语和方法对于充分挖掘数据价值、做出科学决策具有至关重要的意义。
对于数据分析师来说，熟练运用这些术语和方法是必备的技能。他们需要根据不同的业务问题和数据特点，选择合适的分析方法和工具，进行数据处理、分析和可视化展示，为企业提供有价值的见解和建议。对于企业管理者来说，了解这些术语和方法可以帮助他们更好地理解数据分析报告，参与决策过程，制定合理的战略和运营计划。
随着技术的不断发展和创新，数据分析领域也在不断涌现新的术语和方法。例如，随着人工智能和机器学习的发展，深度学习、强化学习等概念逐渐进入数据分析的范畴；随着大数据技术的普及，实时数据分析、流式数据分析等方法也变得越来越重要。因此，无论是数据分析师还是企业管理者，都需要不断学习和更新知识，跟上时代的步伐，以适应不断变化的市场环境和业务需求。
同时，我们也应该认识到，数据分析不仅仅是技术和方法的应用，更重要的是要结合业务背景和实际需求。在进行数据分析时，需要深入了解业务问题的本质，明确分析的目标和意义，避免为了分析而分析。只有将数据分析与业务紧密结合，才能真正发挥数据的价值，为企业和社会创造更大的效益。
永洪科技，致力于打造全球领先的数据技术厂商，具备从数据应用方案咨询、BI、AIGC智能分析、数字孪生、数据资产、数据治理、数据实施的端到端大数据价值服务能力。
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