1. 数据分析方法论与数据分析区别
方法论，就是人们认识世界、改造世界的根本方法。它是人们用什么样的方式、方法来观察事物和处理问题。概括地说，世界观主要解决世界“是什么”的问题，方法论主要解决“怎么办”的问题。 方法论是一种以解决问题为目标的体系或系统，通常涉及对问题阶段、任务、工具、方法技巧的论述。
方法论会对一系列具体的方法进行分析研究、系统总结并最终提出较为一般性的原则。 方法论也是一个哲学概念。人们关于“世界是什么、怎么样”的根本观点是世界观。用这种观点作指导去认识世界和改造世界，就成了方法论。 方法论是普遍适用于各门具体社会科学并起指导作用的范畴、原则、理论、方法和手段的总和。
历史唯物主义的著作中经常提到方法论这个概念。 方法论意义指的是具体方法论的作用、功能、以及方法论的意义，方法论意义是方法论的延伸和扩展。
2. 数据分析方法论是什么
数据分析的工作内容
5W1H基本回答了数据分析的工作内容，What（什么）——分析什么数据?When（何时）——什么时候数据分析？Where（那里）——从那里获取数据？Which（那个）——采用什么分析工具处理分析数据？Who（谁）——采用那个供应商的基础数据服务，帮你构建数据产品或处理数据？How（怎样）——如何进行数据分析？
·What 分析什么数据
分析什么数据与数据分析的目的有关，通常确定问题后，然后根据问题收集相应的数据，在对应的数据框架体系中形成对应的决策辅助策略，这个过程也是一个反复博弈的过程。
·When 什么时候数据分析
数据分析基本上贯彻了业务运营的各个环节，也就是在业务运营过程中要做到全程数据跟踪。例如电子商务中的商品选择、商品陈列、更新、广告投放引流跟踪、效果评估、客户跟踪等等都需要数据支撑。
·Where 从那里获取数据
企业通常的数据来源可分为两大类：内部来源数据和外部来源数据。对于互联网企业而言，内部数据主要包括网络日志相关数据、客户信息数据、业务流程数据等，而外部数据则主要包括各类第三方监测数据、企业市调数据、行业规模数据等。
·Which 那个数据分析工具处理数据
数据处理分析的工具非常多，也非常的细。用什么样的工具常常取决于企业的具体需求，不管怎样，相对于各类工具而言，操作工具的人更加重要。通常，企业在人与对应的工具上的投入比大约为9：1，也就是说当你投入10元钱在数据分析工具上的时候，那么你的企业对入在对应的人上的成本大约90元。
·How 如何进行数据分析
数据跟着业务走，数据分析的过程就是将业务问题转化为数据问题，然后再还原到业务场景中去的过程。如何进行数据分析将视具体情形而定，但其从的流程过程都是在AMAT这样一个框架内，关于AMAT以及如何确定数据问题的过程详细情况将在《数据应用前奏》部分详细说明。（摘自数据元素）
3. 数据分析方法概念
1、方法一：快速填充。选中B2单元格，输入包子，按Enter定位到B3单元格中，按Ctrl+E，惊喜的发现所有姓名都被分列出来了。
2、方法二：分列。选中A2:A20数据区域，数据选项卡，分列。下一步，分隔符号选择逗号，下一步，目标区域选择$2$2。完成，所有数据都分列出来了。
3、方法三：分组对比法。分组之后，我们就可以对数据进行汇总计算了。常见的方法是通过求和、平均值、百分比、技术等方式，把相同类别的数据，汇总成一个数据，减少数据量。
4、方法四：数据透视表。点击【插入】选项卡中的【数据透视表】，打开对话框，确定选区，点击确定。然后就可以在新的工作表中看到数据透视表视图，只需要拖动表格字段到【行】【列】【值】中，就可以得到相应的数据统计表格。
5、方法五：VBA自定义函数。Alt+F11打开VBE编辑器，插入模块，“通用”下方输入自定义函数
4. 数据分析方法论与数据分析区别是什么
定量分析法与定性分析法的区别：概念不同、理论基础不同、特性不同。
概念不同
定性研究是指研究者运用历史回顾、文献分析、访问、观察、参与经验等方法获得教育研究的资料，并用非量化的手段对其进行分析、获得研究结论的方法。定量研究的结果通常是由大量的数据来表示的，研究设计是为了是使研究者通过对这些数据的比较和分析作出有效的解释。
理论基础不同
定性研究主要是一种价值判断，它建立在解释学、现象学和建构主义理论等人文主义的方法论基础上。其主要观点是：社会现象不像自然现象那样受因果关系的支配，社会现象与自然现象有着本质的不同。定量研究是一种事实判断，它是建立在实证主义的方法论基础上的。实证主义源于经验主义哲学，其主要观点是：社会现象是独立存在的客观现实，不以人的主观意志为转移。在评价过程中，主体与客体是相互孤立的实体，事物内部和事物之间必定存在内在的逻辑因果关系。
特性不同
定性研究：研究者与研究对象密切接触、互相影响，研究者通过与研究对象的交往互动，通过移情作用来获取资料信息。定量研究：定量研究中研究者与研究对象相互独立，彼此分离。
5. 数据分析有哪些分析方法
数据分析软件有：Excel、SPSS、SAP
SAP分析云的可视化技术,为企业优化管理与决策方式与直观报表.SAP 提供实时的,情景式的,互动式的全新分析体验.
EXCEL是一个功能强大的数据分析和可视化工具，可从 Microsoft 365下载免费试用 EXCEL电脑版、 EXCEL网页版、 EXCEL文件格式、 EXCEL文件格式、 EXCEL文件格式、 EXCEL文件格式等。
spss是一个非常专业的数据统计软件,能够对信息的采集、处理、分析进行全面评估和预测。
数据分析：
资料分析，就是利用适当的统计分析方法，对收集到的大量资料进行分析、提取有用信息、形成结论，并对资料进行研究、归纳、总结的过程。该过程也是质量管理系统的辅助过程。实际上，数据分析可以帮助人们做出判断，从而采取适当的行动。
6. 数据分析方法论与数据分析区别在哪
数理统计与统计学的主要异同点主要有以下几方面：
1、从其研究目的来看，两者都重在揭示总体现象的数量规律性，而统计学更声称要以对总体现象的定性认识为基础。
2、从其研究的途径来看，数理统计希望通过对总体部分个体的数量特征的研究，以达到对总体相应数量特征的认识；而统计学既希望通过对构成总体的全部个体的数量特征的研究(如果可能$或值得的话)，以达到对总体相应数量特征的认识，同时也希望能通过对构成总体的部分个体的数量特征的研究，以达到对总体相应数量特征的认识。
3、从其研究的手段来看，数理统计主要依赖于小样本特征值统计分布的数学原理来推断总体的相应特征值；而统计学或者说推断统计学主要依赖于大样本特征值统计分布的数学原理来推断总体的相应特征值。
4、从其研究的主要范围来看，数理统计侧重于对样本数据的定量分析；而统计学不仅重视样本数据的定量分析，而且重视对所
获得的总体全部数据的定量分析，同时，重视数据收集方法、数据整理方法的研究。
5、从其利用样本数据对总体进行推断的数理机理而言，概率论是其共同的基础。特别是作为统计学基本方法之一的大量观察法，其数理基础正是概率论中的大数定律；统计学中用大样本可以方便地推断出总体特征的数理基础正是概率论中的中心极限定理，而无论是大数定律还是中心极限定理也都是数理统计的根基。
从上述数理统计与统计学的特点及其比较，可以清楚地看到，随着现代统计学的发展及其在社会政治经济生活中发挥作用越来越大的趋势，数理统计研究问题的理念及其方法已对统计学的发展产生重要的革命性影响，但是，数理统计与统计学毕竟是两门差异较大的学科，不可能简单地加以 “统一”。
一、数理统计主要特点
数理统计就是通过对随机现象有限次的观测或试验所得数据进行归纳，找出这有限数据的内在数量规律性，并据此对整体相应现象的数量规律性做出推断或判断的一门学科。概括起来有如下几方面的特点：
一是随机性，就是说数理统计的研究对象应当具有随机性，确定性现象不是数理统计所要研究的内容。
二是有限性，就是说数理统计据以研究的随机现象数量表现的次数是有限的。
三是数量性，即数理统计以研究随机现象的数量规律性为主，而对随机现象质的研究为次。四是采用的研究方法主要为归纳法。
最后，数理统计通过对小样本的研究以达到对整体的推断都具有一定的概率可靠性。用样本推断总体误差的存在是客观的，但是数理统计不仅重在研究误差的大小，还指出误差发生的可能性的大小。
从数理统计的学科特征来看，数理统计是应用数学中最重要、最活跃的学科之一。由此可见数理统计从学科划分来说，应属于数学学科，但是其重在应用!而不是纯数学理论或方法的研究，故其采用的方法也就重在归纳法，而不是数学的演绎法。
综上所述，数理统计的主要特点可以用一句话概括为、数理统计是一门对随机现象进行有限次的观测或试验的结果进行数量研究，并依之对总体的数量规律性做出具有一定可靠性推断的应用数学学科。
二、数理统计在统计学中的地位
1、数理统计与统计学是两门不同的学科
数理统计与统计学不可相互取代，也不可能像多年来有些学者提出的那样，要建立所谓的大统计，或者说融合统计学，其实质就是要把数理统计与统计学融合起来。但是其融合的直接后果就是现在某些高校所使用的统计学教材中，既有统计学的内容，也有数理统计的成分，不伦不类，细读之，其实就是数理统计的内容与统计学内容的简单拼接。这不能不说是近年来，中国统计学、统计学教材、统计教学的一大悲哀：迷失了自我，盲目地要“与西方接
轨” 。笔者认为要想理顺数理统计与统计学的关系，就必须对数理统计在统计学中的地位加以深入的研究。
2、数理统计在统计方法中的地位
随着数理统计解决现实问题的理念在统计思想中地位的确立，数理统计在统计方法中的重要地位也相应地得以确立。
（1）大数定律为数理统计应用于统计学搭起了连接的纽带。大量观察法是现代统计学的基本方法之一，而大数定律又是大量观察法的基础。统计学若没有大量观察法的支撑，则统计分析中的基本指标———平均数与相对数，则失去其应有的作用和意义，可见数理统计在统计方法中的基础地位不容置疑。
（2）中心极限定理为数理统计在统计学中的应用铺平了道路。用样本推断总体的关键在于掌握样本特征值的抽样分布，而中心极限定理表明+只要样本容量足够地大，得自未知总体的样本特征值就近似服从正态分布。从而只要采用大量观察法获得足够多的随机样本数据，几乎就可以把数理统计的全部处理问题的方法应用于统计学，这从另一个方面也间接地开辟了统计学的方法领域，其在现代推断统计学方法论中居于主导地位。
数理统计中样本抽样分布的理论，为现代统计学中的方差分析、正交设计等方法的应用同样提供了方法上的理论保证。特别是正交设计在现实工农业生产中的作用，及其对经济的贡献已引起国外学者的高度关注。