数据清洗是指在数据分析过程中，对原始数据进行整理和修正，以消除错误和不一致的过程。这一步骤对于保证数据分析结果的准确性至关重要。

数据挖掘是从大量的数据中，通过算法和统计模型，提取或挖掘出有价值信息的过程。它可以帮助我们发现数据中的模式、趋势和关联规则。

描述性分析是对数据进行概括和总结的过程，目的是描述数据的特征和状态。这通常是数据分析的第一步，为后续的探索性分析和推断性分析打下基础。

探索性分析是在对数据集进行初步了解后，通过可视化和统计方法探索数据内在结构和关系的过程。它有助于形成假设和提出问题，为进一步的数据分析提供方向。

推断性分析是从样本数据出发，对总体参数进行估计和假设检验的过程。它可以帮助我们验证关于总体的假设，并对总体特征做出推断。

回归分析是一种统计方法，用于研究变量之间的关系。通过构建回归模型，我们可以预测一个变量的变化如何影响另一个变量。

分类是根据已知的数据将对象分配到预定义类别的过程，而聚类则是根据数据的相似性将对象分组的过程。这两种方法在市场细分、客户分群等领域有着广泛的应用。

数据可视化是将数据以图形或图像的形式展示出来，使得复杂的数据信息更容易理解和分析。一个好的可视化可以直观地传达信息，帮助我们快速抓住数据的关键点。