b'\n_START_ARTICLE_\nData-analyysi\n_START_PARAGRAPH_\nData-analyysi kattaa erityyppisi\xc3\xa4 menetelmi\xc3\xa4 ja l\xc3\xa4hestymistapoja, joita yhdist\xc3\xa4\xc3\xa4 pyrkimys muodostaa eri tavoin ker\xc3\xa4tyst\xc3\xa4 tiedosta (data) kiinnostavaa korkeamman tason informaatiota ja malleja, jotka puolestaan mahdollistavat erilaisten hy\xc3\xb6dyllisten johtop\xc3\xa4\xc3\xa4t\xc3\xb6sten tekemisen. Tilastotieteess\xc3\xa4 data-analyysi linkittyy mm. datan ker\xc3\xa4\xc3\xa4miseen, sen sis\xc3\xa4lt\xc3\xa4vien muuttujien muokkaamisen ja datan visuaaliseen tarkasteluun sek\xc3\xa4 erilaisten todenn\xc3\xa4k\xc3\xb6isyysmallien rakentamiseen. _NEWLINE_Klassinen data-analyysi nojaa tutkijan ennakko-olettamuksiin kohteena olevan ilmi\xc3\xb6n luonteesta ja pyrkii varmistamaan vastaako ilmi\xc3\xb6st\xc3\xa4 ker\xc3\xa4tty tieto ilmi\xc3\xb6st\xc3\xa4 oletettua mallia. Se nojaa tilastollisen mallittamisen menetelmiin._NEWLINE_Eksploratiivinen data-analyysi tekee niukemmin oletuksia kohdeilmi\xc3\xb6st\xc3\xa4. Siin\xc3\xa4 ilmi\xc3\xb6t\xc3\xa4 kuvaava malli muodostetaan osana analyysiprosessia esimerkiksi informaatioteoreettisten menetelmien ja argumenttien avulla._NEWLINE_Bayesilainen data-analyysi on laskennallinen menetelm\xc3\xa4, joka mahdollistaa ilmi\xc3\xb6t\xc3\xa4 kuvaavan asiantuntijatiedon ja sen ep\xc3\xa4varmuuden sis\xc3\xa4llytt\xc3\xa4misen analyysin tuloksena syntyv\xc3\xa4n mallin rakenteeseen ns. priorijakaumien avulla._NEWLINE_Kvalitatiivinen data-analyysi perustuu ilmi\xc3\xb6t\xc3\xa4 k\xc3\xa4sittelev\xc3\xa4\xc3\xa4n laadulliseen tietoon, jota ei v\xc3\xa4ltt\xc3\xa4m\xc3\xa4tt\xc3\xa4 ole saatettu numeeriseen asuun._NEWLINE_Tiedonlouhinta (data mining) pyrkii etsim\xc3\xa4\xc3\xa4n ilmi\xc3\xb6\xc3\xb6n liittyv\xc3\xa4st\xc3\xa4 datasta (esimerkiksi laajasta tietokannasta) kiinnostavia s\xc3\xa4\xc3\xa4nn\xc3\xb6nmukaisuuksia.\n_START_SECTION_\nData-analyysin eri vaiheet\n_START_PARAGRAPH_\nData-analyysi voidaan jakaa nelj\xc3\xa4\xc3\xa4n eri vaiheeseen:\n_START_SECTION_\nOhjelmia data-analyysin tekemiseen\n_START_PARAGRAPH_\nSuosittuja ilmaisia ja avoimen l\xc3\xa4hdekoodin ohjelmia ovat R, Rapid Miner ja WEKA._NEWLINE_Maksullisia ohjelmia ovat MATLAB, SPSS, SAS ja STATISTICA.'