分析是对数据中有意义的模式的发现和交流。尤其是在记录信息丰富的领域，分析依赖于同时应用统计学、计算机编程和运筹学来确定绩效，这一点尤其重要。分析通常倾向于数据可视化来传达洞察力。
公司通常可以将分析应用于业务数据，以描述、预测和提高业务绩效。特别是，其中的领域包括预测分析、企业决策管理等。由于分析可能需要大量计算（由于大数据），用于分析的算法和软件利用了计算机科学中最新的方法。
简而言之，分析是将数据转化为洞察力以做出更好决策的科学过程。数据分析的目标是获得可操作的见解，从而做出更明智的决策和更好的业务成果。
设计和构建数据仓库或商业智能 (BI) 架构至关重要，该架构可提供灵活的多方面分析生态系统，并针对大型多样数据集的高效摄取和分析进行优化。
有四种类型的数据分析：
- 预测（预测）
- 描述性（商业智能和数据挖掘）
- 规范（优化和模拟）
- 诊断分析
预测分析：预测分析将数据转化为有价值的、可操作的信息。预测分析使用数据来确定事件的可能结果或情况发生的可能性。
预测分析拥有来自建模、机器、学习、数据挖掘和博弈论的各种统计技术，这些技术分析当前和历史事实以预测未来事件。
用于预测分析的技术有：
- 线性回归
- 时间序列分析和预测
- 数据挖掘
预测分析的三个基本基石 –
- 预测建模
- 决策分析与优化
- 交易分析
描述性分析：描述性分析查看数据并分析过去的事件，以洞察如何处理未来事件。它查看过去的表现，通过挖掘历史数据来了解过去的表现，从而了解过去成功或失败的原因。几乎所有的管理报告，例如销售、营销、运营和财务都使用这种类型的分析。
描述性模型以通常用于将客户或潜在客户分类的方式量化数据中的关系。与专注于预测单个客户行为的预测模型不同，描述性分析可识别客户与产品之间的许多不同关系。
描述性分析的常见示例是提供历史回顾的公司报告，例如：
- 数据查询
- 报告
- 描述性统计
- 数据仪表盘
规范分析：规范分析自动综合大数据、数学科学、业务规则和机器学习来进行预测，然后提出决策选项以利用预测。
规范性分析不仅可以预测未来结果，还建议从预测中受益的行动，并向决策者展示每个决策选项的含义。规范性分析不仅预测会发生什么以及何时发生，而且还预测为什么会发生。此外，规范分析可以就如何利用未来机会或降低未来风险提出决策选项，并说明每个决策选项的含义。
例如，规范性分析可以通过使用分析来利用运营和使用数据以及经济数据、人口统计等外部因素数据，从而使医疗保健战略规划受益。
诊断分析：在此分析中，我们通常使用历史数据而非其他数据来回答任何问题或解决任何问题。我们试图在特定问题的历史数据中找到任何依赖关系和模式。
例如，公司进行这种分析是因为它可以深入了解问题，并且他们还保留有关处理的详细信息，否则数据收集可能会针对每个问题单独进行，这将非常耗时。
用于诊断分析的常用技术有：
- 数据发现
- 数据挖掘
- 相关性