數據分析是指用適當的統計分析方法分析大量收集的數據，提取有用信息並形成結論，並對數據進行詳細研究和總結的過程。這個過程也是質量管理體系的支持過程。在實踐中，數據分析可以幫助人們做出判斷，以便采取適當的行動。

數據分析的數學基礎是在20世紀初建立的，但直到計算機的出現才使實際操作成為可能，數據分析才得以普及。數據分析是數學和計算機科學相結合的產物。在統計學領域，有人將數據分析分為描述性統計分析、探索性數據分析和驗證性數據分析。

其中，探索性數據分析側重於發現數據中的新特征，而驗證性數據分析側重於對現有假設的確認或證偽。探索性數據分析是指為了形成假設檢驗而對數據進行分析的壹種方法，是對傳統統計假設檢驗的補充。

數據分析的重要性:

在產品的整個生命周期中，包括市場研究、售後服務和最終處置，都需要適當地使用數據分析過程來提高有效性。例如，企業的領導者應該通過市場調查分析獲得的數據以確定市場趨勢，從而制定適當的生產和銷售計劃。因此，數據分析具有非常廣泛的應用範圍。

數據分析在壹定程度上對網絡營銷也大有裨益。通過數據分析，我們可以知道目標客戶在什麽網站上，他們在做什麽，以及何時何地可以找到他們。事實上，就覆蓋範圍而言，在線營銷仍遠遠落後於傳統媒體。

2009年底，中國的互聯網普及率為28.9%，而中國的電視普及率已超過80%。然而，仍然有許多有遠見的企業選擇在線營銷。其中壹個重要原因是在線營銷的整個過程都可以跟蹤，並且可以通過數據分析隨時調整投放模式。