数据分析的核心方法确实源于统计学，但现代数据分析已融合了计算机科学、数学建模等多学科技术，形成更广泛的工具体系。

1. 统计学的根基作用
   数据分析依赖统计学的理论框架，包括描述性统计（如均值、方差）和推断性统计（如假设检验、回归分析）。这些方法帮助从数据中提取规律、验证假设，并支撑决策的科学性。

2. 跨学科的扩展与融合
   随着数据规模增长，计算机科学的编程工具（如Python/R）和算法（如机器学习）成为必备技能。数据科学进一步整合了数据库管理、可视化技术，甚至领域知识（如金融、生物），使分析更高效且场景化。

3. 方法分层与进阶应用
   初级分析侧重描述性统计，通过图表和概括指标呈现数据特征；高级分析则涉及探索性（如聚类分析）和验证性方法（如A/B测试），需结合统计模型与计算能力解决复杂问题。

数据分析不仅是统计学的应用，更是多学科协作的实践——统计理论提供方法论基础，而技术工具和领域知识共同推动其落地价值。