數據分析是對數據進行檢查、清洗、轉換和建模，以發現有用資訊、得出結論並支持決策的過程。它不僅僅是處理數字，而是要提出正確的問題，選擇正確的方法，並誠實地解讀結果。

這個過程通常始於一個問題：我們想要了解什麼？然後，資料會被收集、清洗和分析。分析師會尋找規律、檢驗假設並建立模型。最後，研究結果會以非專業人士也能理解的方式呈現出來。最後一步往往是最難的。

資料分析類型：

• 描述性問題：發生了什麼事？
• 診斷：為什麼會發生這種情況？
• 預測：可能會發生什麼事？
• 指導性問題：我們該如何應對？

工具種類繁多，從電子表格到Python和R等程式語言，再到Tableau和Power BI等專業平台，不一而足。但工具本身並不能造就分析師，判斷力才是關鍵。優秀的分析師懂得何時相關性毫無意義，何時樣本有偏差，以及何時數據根本不支持人們想要得出的結論。