数据分析：Data Analysis
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，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的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
数据分析的过程
数据收集：本地数据或者网络数据的采集与操作.
数据处理：数据的规整，按照某种格式进行整合存储。
数据分析：数据的科学计算，使用相关数据工具进行分析。
数据展现：数据可视化，使用相关工具对分析出的数据进行展示。
数据分析的工具
SAS：SAS（STATISTICAL ANALYSIS SYSTEM，简称SAS）公司开发的统计分析软件，是一个功能强大的数据库整合平台。价格昂贵，银行或者大企业才买的起，做离线的分析或者模型用。
SPSS：SPSS（Statistical Product and Service Solutions，统计产品与服务解决方案）是IBM公司推出的一系列用于统计学分析运算、数据挖掘、预测分析和决策支持任务的产品，迄今已有40余年的成长历史，价格昂贵。
R/MATLAB：适合做学术性质的数据分析，在实际应用上需要额外转换为Python或Scala来实现，而且MATLAB（MathWorks公司出品的商业数学软件）是收费的。
Scala：是一门函数式编程语言，熟练使用后开发效率较高，配合Spark适合大规模的数据分析和处理，Scala的运行环境是JVM。
Python：Python在数据工程领域和机器学习领域有很多成熟的框架和算法库，完全可以只用Python就可以构建以数据为中心的应用程序。在数据工程领域和机器学习领域，Python非常非常流行。
