डेटा विश्लेषण उपयोगी जानकारी प्राप्त करने, निष्कर्ष निकालने और निर्णय लेने में सहायता करने के लिए डेटा का निरीक्षण, शुद्धिकरण, रूपांतरण और मॉडलिंग करने की प्रक्रिया है। यह केवल संख्याओं की गणना करना नहीं है। इसमें सही प्रश्न पूछना, सही विधियों का चयन करना और परिणामों की ईमानदारी से व्याख्या करना शामिल है।

यह प्रक्रिया आमतौर पर एक प्रश्न से शुरू होती है। हम क्या जानने की कोशिश कर रहे हैं? फिर डेटा एकत्र किया जाता है, उसे साफ किया जाता है और उसका विश्लेषण किया जाता है। विश्लेषक पैटर्न ढूंढते हैं, परिकल्पनाओं का परीक्षण करते हैं और मॉडल बनाते हैं। अंत में, निष्कर्षों को इस तरह से संप्रेषित किया जाता है कि गैर-विशेषज्ञ भी उन्हें समझ सकें। अंतिम चरण अक्सर सबसे कठिन होता है।

डेटा विश्लेषण के प्रकार:

• वर्णनात्मक: क्या हुआ?
• निदान: ऐसा क्यों हुआ?
• भविष्यवाणी: क्या होने की संभावना है?
• निर्देशात्मक: हमें इसके बारे में क्या करना चाहिए?

स्प्रेडशीट से लेकर पायथन और आर जैसी प्रोग्रामिंग भाषाओं तक, और टैब्लू और पॉवर बीआई जैसे विशेष प्लेटफार्मों तक, कई तरह के उपकरण उपलब्ध हैं। लेकिन उपकरण किसी विश्लेषक को नहीं बनाते। विवेक ही विश्लेषक को बनाता है। एक अच्छा विश्लेषक जानता है कि कब सहसंबंध अर्थहीन है, कब नमूना पक्षपाती है, और कब डेटा किसी निष्कर्ष का समर्थन नहीं करता है।