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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並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。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。 數據分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得數據分析得以推廣。數據分析是數學與計算機科學相結合的產物。[1]
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目的
數據分析的目的是把隱藏在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中和提煉出來，從而找出所研究對象的內在規律。在實際應用中，數據分析可幫助人們做出判斷，以便採取適當行動。數據分析是有組織有目的地收集數據、分析數據，使之成為信息的過程。這一過程是質量管理體系的支持過程。在產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售後服務和最終處置的各個過程都需要適當運用數據分析過程，以提升有效性。例如設計人員在開始一個新的設計以前，要通過廣泛的設計調查，分析所得數據以判定設計方向，因此數據分析在工業設計中具有極其重要的地位。
分析方法
1、列表法 將數據按一定規律用列表方式表達出來，是記錄和處理最常用的方法。表格的設計要求對應關係清楚，簡單明了，有利於發現相關量之間的相關關係；此外還要求在標題欄中註明各個量的名稱、符號、數量級和單位等：根據需要還可以列出除原始數據以外的計算欄目和統計欄目等。 2、作圖法 作圖法可以最醒目地表達各個物理量間的變化關係。從圖線上可以簡便求出實驗需要的某些結果，還可以把某些複雜的函數關係，通過一定的變換用圖形表示出來。 圖表和圖形的生成方式主要有兩種：手動制表和用程序自動生成，其中用程序制表是通過相應的軟件，例如SPSS、Excel、MATLAB等。將調查的數據輸入程序中，通過對這些軟件進行操作，得出最後結果，結果可以用圖表或者圖形的方式表現出來。圖形和圖表可以直接反映出調研結果，這樣大大節省了設計師的時間，幫助設計者們更好地分析和預測市場所需要的產品，為進一步的設計做鋪墊。同時這些分析形式也運用在產品銷售統計中，這樣可以直觀地給出最近的產品銷售情況，並可以及時地分析和預測未來的市場銷售情況等。所以數據分析法在工業設計中運用非常廣泛，而且是極為重要的。
分析工具
使用Excel自帶的數據分析功能可以完成很多專業軟件才有的數據統計、分析，其中包括：直方圖、相關係數、協方差、各種概率分布、抽樣與動態模擬、總體均值判斷，均值推斷、線性、非線性回歸、多元回歸分析、移動平均等內容。在商業智能領域Cognos、Style Intelligence、Microstrategy、Brio、BO和Oracle以及國內產品如Yonghong Z-Suite BI套件等。
分析步驟
數據分析有極廣泛的應用範圍。典型的數據分析可能包含以下三個步驟： 1、探索性數據分析：當數據剛取得時，可能雜亂無章，看不出規律，通過作圖、造表、用各種形式的方程擬合，計算某些特徵量等手段探索規律性的可能形式，即往什麼方向和用何種方式去尋找和揭示隱含在數據中的規律性。 2、模型選定分析，在探索性分析的基礎上提出一類或幾類可能的模型，然後通過進一步的分析從中挑選一定的模型。 3、推斷分析：通常使用數理統計方法對所定模型或估計的可靠程度和精確程度作出推斷。
數據分析過程
數據分析過程的主要活動由識別信息需求、收集數據、分析數據、評價並改進數據分析的有效性組成。 識別需求 識別信息需求是確保數據分析過程有效性的首要條件，可以為收集數據、分析數據提供清晰的目標。識別信息需求是管理者的職責管理者應根據決策和過程控制的需求，提出對信息的需求。就過程控制而言，管理者應識別需求要利用那些信息支持評審過程輸入、過程輸出、資源配置的合理性、過程活動的優化方案和過程異常變異的發現。 收集數據 有目的的收集數據，是確保數據分析過程有效的基礎。組織需要對收集數據的內容、渠道、方法進行策劃。策劃時應考慮： ①將識別的需求轉化為具體的要求，如評價供方時，需要收集的數據可能包括其過程能力、測量系統不確定度等相關數據； ②明確由誰在何時何處，通過何種渠道和方法收集數據； ③記錄表應便於使用； ④採取有效措施，防止數據丟失和虛假數據對系統的干擾。 分析數據 分析數據是將收集的數據通過加工、整理和分析、使其轉化為信息，通常用方法有： 老七種工具，即排列圖、因果圖、分層法、調查表、散布圖、直方圖、控制圖； 新七種工具，即關聯圖、系統圖、矩陣圖、KJ法、計劃評審技術、PDPC法、矩陣數據圖。 過程改進 數據分析是質量管理體系的基礎。組織的管理者應在適當時，通過對以下問題的分析，評估其有效性： ①提供決策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滯後而導致決策失誤的問題； ②信息對持續改進質量管理體系、過程、產品所發揮的作用是否與期望值一致，是否在產品實現過程中有效運用數據分析； ③收集數據的目的是否明確，收集的數據是否真實和充分，信息渠道是否暢通； ④數據分析方法是否合理，是否將風險控制在可接受的範圍； ⑤數據分析所需資源是否得到保障。