数据分析所使用的数据可以分为四种类型，分别是描述性数据、探索性数据、实验性数据和预测性数据。
1. 描述性数据：描述性数据是指对总体特征的概括性描述，它反映了数据的基本情况和特征。描述性数据通常包括了数据的平均值、中位数、众数、标准差等统计指标，这些指标可以帮助我们了解数据的分布情况和波动范围。例如，一个班级的学生成绩可以通过描述性数据来展示他们的平均分、最高分和最低分，从而了解整个班级的成绩水平。
2. 探索性数据：探索性数据是指在分析过程中产生的新数据，它可以帮助我们发现数据中的规律和异常值。探索性数据通常包括了一些特殊的案例或者一些未被预料到的数据点。通过探索性数据分析，我们可以发现数据中的异常值、缺失值或者潜在的模式，从而为后续的分析提供更全面的视角。例如，在研究消费者购买行为时，可能会发现一些特殊的消费模式或者偏好，这些探索性数据可以帮助我们更好地理解消费者的需求和行为。
3. 实验性数据：实验性数据是指在实验过程中产生的数据，它可以用来验证假设或者测试模型。实验性数据通常包括了一些实验操作的结果或者实验观测的数据。通过实验性数据分析，我们可以验证假设的正确性或者检验模型的有效性。例如，在研究某种药物的效果时，可能会进行一系列的实验操作，收集相关的实验数据，然后通过实验性数据分析来评估药物的效果和安全性。
4. 预测性数据：预测性数据是指在分析过程中根据已有的数据对未来情况进行预测的数据。预测性数据通常包括了一些基于历史数据的预测结果或者未来趋势的估计值。通过预测性数据分析，我们可以对未来的情况做出预测和判断。例如，在市场分析中，可以根据过去的销售数据来预测未来的销售趋势，从而为企业制定相应的营销策略。
总之，数据分析所使用的数据可以分为四种类型，分别是描述性数据、探索性数据、实验性数据和预测性数据。通过对这四种类型的数据分析，我们可以更好地理解和解释数据，从而为决策提供有力的支持。
