数据分析
数据分析的概念[1]
数据分析是指通过建立审计分析模型对数据进行核对、检查、复算、判断等操作,将被审计单位数据的现实状态与理想状态进行比较,从而发现审计线索,搜集审计证据的过程。
·审计是对资料作出证据搜集及分析,以评估企业财务状况,然后就资料及一般公认准则之间的相关程度作出结论及报告。进行审计的人员必需有独立性及具相关专业知识。
数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来,以找出所研究对象的内在规律。
在实用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据,使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期,包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程,以提升有效性。例如J.开普勒通过分析行星角位置的观测数据,找出了行星运动规律。又如,一个企业的领导人要通过市场调查,分析所得数据以判定市场动向,从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。
数据分析主要包含下面几个功能:
1. 简单数学运算(Simple Math)
2. 统计(Statistics)
3. 快速傅里叶变换(FFT)
4. 平滑和滤波(Smoothing and Filtering)
5. 基线和峰值分析(Baseline and Peak Analysis)
在统计学领域,有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析;其中,探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征,而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
探索性数据分析:是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法,是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。
定性数据分析:又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”,是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据(或者说资料)的分析。