​​数据分析常用词汇包括结构化、半结构化、非结构化数据，以及元数据、数据分析、数据挖掘等核心概念，涵盖数据存储（如数据湖、数据仓库、湖仓一体）、安全计算（如隐私保护计算、联邦学习）及数据分析技术（如主成分分析、回归系数），需理解其定义与应用场景以提升数据处理能力。​​

1. ​​数据类型​​：结构化数据符合关系型数据库模型，半结构化数据含标记但无固定格式，非结构化数据无预定义模型（如文本、图像），元数据用于描述数据结构与关系。
2. ​​数据处理与存储​​：数据分析通过整理与统计提取信息，数据挖掘依赖机器学习等技术挖掘价值，数据可视化用图表直观呈现规律；数据存储架构包括数据仓库（结构化存储）、数据湖（灵活存储多源数据）和湖仓一体（融合二者优势）。
3. ​​隐私保护与安全计算​​：隐私保护计算通过安全多方计算、联邦学习等技术实现数据“可用不可见”，保障流转全流程安全，满足合规需求。
4. ​​常用术语​​：统计学中，平均数反映集中趋势，中位数和众数辅助描述数据分布；同比与环比用于时间对比，百分比与基数反映绝对与相对变化；数据降维与清洗技术（如缺失值处理）提升分析效率。
5. ​​高级技术​​：主成分分析（PCA）降维提取关键特征，回归系数衡量变量关系，偏相关剔除干扰因素；分位数-分位数图（Q-Q图）验证模型假设；基尼系数、恩格尔系数等指标用于经济分析。

掌握这些术语有助于精准解读数据结果，优化分析流程。无论是决策制定、产品优化，还是科学研究，均需结合场景选择适合的工具与方法，以实现数据价值的最大化挖掘与呈现。