当计算机技术与网络技术协同发展时，这信息化社会的快速发展也导致了海量数据的出现，因为这种海量的信息数据在新时代下随着计算机网络技术的发展而不断涌现，这才有了数据分析的出现，它是针对海量数据而采用一些特别的统计方法对它进行分析。

1. 数据和目的相互结合

      数据分析的目的是为了提炼有用的信息，单纯的数据整理与分析是没有意义的，故而若是想要对数据进行分析，那首先就要明确采集这一堆数据的目的是什么，以目的作为根本出发点对数据进行分析，这样才能确保数据分析更有效，所得结果更加准确。

2. 数据涉及的问题

      数据与数据之间是有相关性的，对于数据的分析就是为了找出这种相关性，当数据中的定量随着变量发生变化时，这就是数据的内在规律，可以通过数据的相关分析、回归类模型等统计方法找出数据对应的规律。若是一开始毫无头绪，数据究竟涉及哪些问题，可以采用假设检验法来验证数据之间的内在联系，大胆假设，小心求证，这也是很多人在数据分析时所采用的方法，也是最有效的方法。

3. 数据变量与变量之间的关系

      数据分析的目的不仅是挖掘变量大数据与定量数据的关系，最主要的是分析数据变量与变量之间的关系，只有通过检验变量之间是否有关系，是属于哪一种统计关系，是因果关系还是普遍关系或者是强弱关系，这样才能有助于对数据的走势进行精准分析，从而预测其变化趋势。

4. 仔细验证数据之间的关系

      当掌握了数据变量与变量之间的关系，这就是一个数据分析的过程，接下来就是要对分析的结果进行验证，数据验证的结果正确与否将直接影响数据分析的过程是否准确无误。

      数据分析也许会采用不同的方法，但是其分析过程最主要还是要掌握数据之间的内在联系、数据定量与变量的关系、数据变量与变量的关系，这样才是一个完整的数据分析过程。