数据分析属于统计学领域，但更具体地说，它是统计学的一个分支。统计学是研究数据的收集、处理、分析和解释的科学，而数据分析则是在统计学的基础上，对数据进行深入挖掘和理解的过程。
数据分析的主要任务包括：
1. 数据清洗：去除数据中的噪声和异常值，确保数据的准确性和可靠性。
2. 数据预处理：对数据进行转换和变换，使其适合后续的分析方法。
3. 特征工程：从原始数据中提取有用的特征，以便于后续的建模和预测。
4. 模型选择与评估：选择合适的统计模型或机器学习算法，并对模型的性能进行评估。
5. 结果解释：根据分析结果，对数据背后的含义进行解释和推断。
6. 可视化：将分析结果以图表的形式展示出来，使非专业观众也能理解和接受。
7. 报告撰写：将整个分析过程和结果写成报告，供决策者参考。
数据分析的方法和技术有很多，包括但不限于描述性统计分析、假设检验、回归分析、时间序列分析、聚类分析、主成分分析等。这些方法和技术都是基于统计学原理的，因此可以说数据分析是统计学的一个应用。
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