数据分析技术使数据分析人员能够审查并回顾收集的数据，并根据信息进行推断或确定。大多数技术都侧重于应用定量技术来审查数据，一些比较常见的定量数据分析技术包括描述性统计、探索性数据分析和验证性数据分析。后两者涉及使用支持或不支持预定假设。使用这些技术的团体包括个人数据分析人员、学生、企业、政府机构和精算师，以及需要信息和数据的其他各个方面。

　　定量数据分析：

　　有时在尝试从收集的数据中消除数据分析人员的偏见。大量使用统计、概率或其他数学技术允许个人使用标准方法来解释数据。当数据分析人员试图使用定性数据分析技术时，一般基于个人的个人背景、偏好或基本研究和推理原则，收集的数据可能会被误读或错误解释。因此，数学技术不太容易受到这些错误的影响，而且往往更容易为其他个人或数据分析人员所接受。

　　描述性统计分析：

　　将数据分离或汇总成特定的组。如，人口统计学就是一组常见的描述性统计，数据分析人员将收集与人口年龄、性别、家庭规模、收入、工作类型和其他信息等相关的信息。另一种描述性统计分析，如，足球比赛中进行四分卫的完成百分比，如果四分卫在8次传球尝试中完成6次，他就有75%的成功率。这种技术的一个缺陷是统计数据无法提供额外的信息，比如每次传递的长度。

　　探索性数据分析技术：

　　通常使用箱形图、直方图、帕累托图、散点图或茎叶图，这项技术的主要目的是支持数据分析人员提出的假设。例如，数据分析人员可能想要证明一个关于驾驶特定类型汽车(如小型货车)的车主年龄范围的假设。为了验证和支持这一假设，数据分析人员将收集信息，并创建一个方框图，以确定在他规定的范围内的所有者数量。统计数据将提供支持或不支持假设的信息，并显示收集的数据中有多少异常值。

　　验证性数据分析技术：

　　是站在探索性技术的对立面。在这些测试中，数据分析人员可能希望推翻零假设，这是一个被大多数人普遍接受为正确的陈述。为了反驳原假设，研究者会收集与原假设相关的具体信息，并检验平均值、方差、p值和置信区间。由验证性数据分析所证明的置信区间将提供信息，说明数据分析人员对原假设是真还是假应该有多大的信心。

　　大数据分析技术有哪些类型.中琛魔方大数据平台表示大数据分析模型只是前人总结出的方式方法，对于我们实际工作中解决问题有引导作用，但是不可否认，具体问题还要具体分析，针对不同的情况需要进行不同的改进，希望成为一个数据专家，最重要的一点还是多实践!实践才是真理。