數據分析是指運用各種方法和技術對收集到的海量數據進行整理、處理、分析和挖掘，以提取有價值的信息和洞察，從而為決策提供依據和支持的過程。
數據分析旨在發現數據背後的規律、趨勢和關聯，幫助企業和組織優化運營管理、提高業務效率、降低成本、提升競爭力。
數據分析的核心任務包括數據清洗、數據整理、數據可視化、數據建模和數據應用。數據清洗是指對原始數據進行預處理，包括去除重復、缺失和異常值等。數據整理是將清洗後的數據進行歸類、排序和整合，以便進壹步分析。
數據可視化是將數據以圖表、圖形等形式展示，便於人們直觀地理解數據分布、關系和變化趨勢。數據建模則是通過建立數學模型，對數據進行深度分析，以發現其中的規律和趨勢。數據應用是將分析結果應用於實際業務場景，為決策提供支持。
數據分析的特點：
1、數據量大：隨著互聯網技術的發展，產生的數據量也呈指數級增長，包括但不限於結構化數據和非結構化數據，例如視頻、音頻、圖片等。
2、數據來源多樣：數據來源多樣，包括但不限於社交媒體、移動設備、傳感器、日誌文件等等。
3、處理速度快：傳統的數據處理方式已經無法滿足實時性的要求，因此需要采用新的技術手段，如流式計算、批量計算等技術。
4、分析方法多樣：數據分析的方法包括統計分析、機器學習、深度學習等多種方法，可以根據不同的需求選擇合適的方法進行分析。
5、應用場景廣泛：數據分析可以應用於各個領域，如金融、醫療、教育、交通等，可以幫助企業或組織更好地了解用戶需求、優化產品設計、提高運營效率等。
以上內容參考：百度百科-數據分析