数据分析专业术语涵盖多个维度，以下为核心分类及解释：

一、基础统计指标

1. 绝对数与相对数

   • 绝对数：反映总体规模（如GDP、总人口）

   • 相对数：通过对比计算得出，如同比、环比、百分比等

2. 平均数

   • 包括算术平均数、几何平均数等，反映数据集中趋势

3. 频数与频率

   • 频数：数据出现次数；频率：频数与总数的比例

二、数据分析方法

1. 相关性分析

   • 评估变量间线性关系（如正相关、负相关）

2. 分类分析

   • 通过系统化过程对数据进行分组和关联分析

3. 异常检测

   • 识别与预期模式不符的数据异常

三、数据特征描述

1. 中位数

   • 将数据排序后位于中间的数值，反映数据分布中心

2. 众数

   • 数据集中出现次数最多的数值

四、数据分析工具与场景

1. 商业智能（BI）

   • 整合数据以支持决策分析

2. 行为分析法

   • 分析用户行为模式（如“怎么做”“为什么这么做”）

五、分析框架与模型

1. PEST分析

   • 从政治、经济、社会、技术四个维度分析宏观环境

2. SWOT分析

   • 评估企业优势、劣势及外部机会与威胁

注意 ：不同领域（如电商、金融）可能使用特定术语（如PV、UV），建议结合具体场景理解。