传统数据分析是将数据转换为可支持决策和可视化的信息的过程，例如将数据转换为图表和统计描述。同样，传统数据分析也是数据挖掘的一个主要方面，它以不同的方式来理解有关数据的客观真相。
传统数据分析通常利用大量的统计方法来探讨样本的特征、关系，并探索结果对于背后的意义。例如，可以使用统计方法来计算出样本数据是否有统计意义，或者检查样本数据是否有趋势或趋势存在。此外，传统数据分析可以用于检查样本数据中存在的可能的模式或异常现象，这将有助于改善和澄清研究结果。
传统数据分析也可以用于探索可能导致数据变异的不同因素，如内生性和外生性因素，以深入理解有关数据的静态特征和动态变化。此外，它还可以用于检查数据中的不一致性，以明确潜在的关系和规律。
传统数据分析可以帮助研究者了解数据的背景，并有助于将信息转换为可视化图形，从而更清晰地表现出结果。它能帮助研究者更好地控制误差、避免数据偏差，并有助于识别重要潜在关系及模式特征。因此，传统数据分析是一种高效的数据处理方式，它可以使研究者更深入地挖掘分析数据，并客观地揭示出其中的真相。
