數據分析和數據統計雖然都涉及到處理數據的過程，但它們的側重點和應用場景有所不同。

數據統計主要關注于數據的搜集、整理和分析，目的是為了推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的發(fā)展。它包括搜索、整理、分析、描述數據等手段，利用數學理論和模型（如時間序列理論模型、判別模型、假設檢驗）來尋找事物之間的關聯關系，并進行相關的推斷和預測。

數據分析則側重于從已有數據中提取信息、形成結論和支持決策制定。它的目標是最大化地開發(fā)數據的功能，發(fā)揮數據的作用。數據分析可以分為不同的類型，如探索型數據分析、實證型數據分析和預測型數據分析，每種類型都有其特定的目標和方法。

此外，數據分析通常需要人工建模，而數據統計則更多依賴于樣本估計總體的參數和檢驗假設?？偟膩碚f，數據分析是一個更為主動、更強調洞察力和創(chuàng)造力的過程，而數據統計則是一個更為被動、基于嚴謹數學理論的步驟。

統計是通過搜索、整理、分析、描述數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。

統計本身涉及數據的整理、相關分析、因果推斷，通過一些列數學理論，尋找事物之間的關聯關系。比如在尋找時序數據過去和將來的關系時，可以依靠時間序列理論模型來捕捉過去與將來的變化規(guī)律，甚至達到預測的功能；也可以通過建立判別模型來對統計對象的類別進行歸類；甚至可以建立假設檢驗來確認實驗方案的顯著性。

數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解并消化，以求最大化地開發(fā)數據的功能，發(fā)揮數據的作用。數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

從數據分析目的上看，還可以將數據分析分為1.探索型數據分析、2.實證型數據分析、3.預測型數據分析。

1.探索型數據分析：也叫EDA，通過餅圖、柱形圖、表格的統計工具，探索性的匯總、描述、總結數據間的統計數據，相關關系，以確認數據間潛在的客觀規(guī)律。通過EDA分析，可以幫助我們識別數據間的潛在噪聲、變量間潛在的相關關系，從而對后續(xù)的實證分析、預測建模提供數據認知與假設依據。

2.實證型數據分析：實證分析是在借助各種理論技術，排除主觀上的判斷，對如經濟現象、經濟行為、市場活動等客觀事實及發(fā)展趨勢，通過搜集的一些列數據資料對實物間的相關聯系做客觀分析，從而分析、預測、歸納出各種經濟行為、社會活動的效果。

3.預測型數據分析：預測型數據分析是通過收集各類事務發(fā)生前的數據，通過一些列統計建模來預測該事務可能發(fā)生的事情。它可以預測未來結果，也能預測事務間關系作因果推斷。

結論

統計與數據分析存在許多相關依賴關系，數據分析包含了統計的各類方法論；統計過程需要做一系列的數據分析，才能達到歸納、總結的目的。區(qū)別在于，統計是以數據為基礎，建立的各類分析模型、預測模型、檢驗模型；數據分析是以數據為基礎，依賴各類統計理論方法、提取各類數據信息，從而形成結論。統計重在理論建設；數據分析重在數據應用。

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