数据分析是通过收集、转化和组织信息来得出结论和做出决策的过程。它包括描述性、预测性、诊断性和规范性分析，涉及数据的计划、捕获、管理、分析、归档和销毁。有效的数据驱动决策需要分析技能、公平性和合适的工具，如电子表格和数据可视化。
数据分析主要分为四种类型：描述性分析用于总结历史数据；诊断性分析用于找出结果原因；预测性分析通过统计模型预测未来趋势；处方性分析结合数据和模型推荐行动以达成目标。
本文介绍用R对birthwt数据集进行数值描述性分析：先将low、race、smoke等分类变量转为因子，用summary()和epiDisplay包的summ()查看统计量；对age、lwt、bwt等连续变量计算均值、标准差、偏度、峰度，并按smoke、race分组，可通过aggregate()、tapply()、describeBy()或dplyr的group_by()与summarise()实现。
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