数据分析是一个宽泛的术语，包含了许多不同类型的数据分析。任何类型的信息都可以通过数据分析技术获得用于改进的见解。数据分析技术可以揭示在海量信息中可能会丢失的趋势和指标。这些信息可以用于优化流程，以提高业务或系统的整体效率。

例如，制造公司经常记录各种机器的运行时、停机时间和工作队列，然后分析数据以更好地规划工作负载，使机器运行更接近峰值容量。

CPDA数据分析师不仅能指出生产中的瓶颈。游戏公司使用数据分析为玩家设置奖励计划，以保持大多数玩家在游戏中的活跃度。内容公司使用许多相同的数据分析，让你不断点击、观看或重新组织内容，以获得另一个视图或另一个点击。

数据分析分为四种基本类型。

描述性分析:描述在一段时间内所发生的事情。浏览量增加了吗?这个月的销售比上个月好吗?
诊断分析:它更关注事情发生的原因。这涉及到更多样化的数据输入和一些假设。天气影响啤酒销售了吗?最新的营销活动影响销售了吗?
预测分析:这涉及到近期可能发生的事情。上次夏天很热的时候，销售额怎么样了?有多少天气模型预测今年夏天会很热?
规范性分析:这建议了一个行动过程。如果这五个天气模型的平均值高于58%，那么我们应该给啤酒厂增加一个夜班，并额外租一个水箱来增加产量。

CPDA数据分析师所使用的诸多数据分析系统是金融世界中许多质量控制系统的基础，包括一直流行的六西格玛计划。如果你不能正确地测量某件事——无论是你的体重还是生产线上每百万缺陷的数量——几乎不可能优化它。

一些已经采用了数据分析的部门包括旅游业和酒店业，在这些行业，业绩的好转可能很快。这个行业可以收集客户数据，并找出问题所在(如果有的话)以及如何解决它们。

医疗保健结合了大量结构化和非结构化数据的使用，并使用数据分析来快速做出决策。同样，零售行业使用大量的数据来满足购物者不断变化的需求。零售商收集和分析的信息可以帮助他们识别趋势，推荐产品，增加利润。