描述性统计分析是统计学中的一个重要分支，它主要关注数据的分布、中心趋势和离散程度等方面。通过描述性统计，我们可以对数据有一个初步的了解，了解数据的基本情况，为进一步的推断性统计打下基础。以下是做描述性统计分析的原因：
1. 数据预处理：在进行更复杂的数据分析之前，我们需要对数据进行一些基本的处理，如缺失值处理、异常值处理等。这些处理工作可以通过描述性统计来完成，帮助我们更好地理解数据。
2. 数据可视化：描述性统计结果可以帮助我们更好地理解数据，为数据可视化提供依据。例如，我们可以使用直方图来展示数据的分布情况，使用箱线图来展示数据的离散程度等。
3. 假设检验：在假设检验中，我们需要对数据进行一些基本的描述，以确定样本是否足够大，或者数据是否符合正态分布等。这些信息都可以从描述性统计中获取。
4. 模型选择：在建立回归模型时，我们需要对数据进行一些基本的描述，以确定模型是否适合数据。例如，我们可以使用拟合优度检验来确定模型的拟合效果。
5. 预测：在预测未来数据时，我们需要对数据进行一些基本的描述，以确定预测的准确性。例如，我们可以使用残差分析来检查预测值与实际值之间的差异。
6. 决策支持：在决策过程中，我们需要对数据进行一些基本的描述，以帮助决策者做出更好的决策。例如，我们可以使用相关性分析来评估两个变量之间的关系。
总之，描述性统计分析在数据分析中起着重要的作用。通过对数据的初步了解，我们可以为后续的分析和建模工作打下坚实的基础。
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