数据分析领域涉及的专业术语解析如下：

1. 绝对数与相对数：绝对数是衡量总体规模或水平的指标，如GDP、总人口；相对数则是两个相关指标的比较结果，如比例、倍数等。

2. 百分比与百分点：百分比表示一个数是另一个数的百分比，便于比较；百分点则是相对指标变动的幅度，1%等于1个百分点。

3. 频数与频率：频数是数据出现的次数，频率是事件发生次数与总数的比值。

4. 比例与比率：比例反映部分与整体的关系，比率则是不同类别数据之间的比值。

5. 倍数与番数：倍数表示增长幅度，番数是原数量的2的n次方。

6. 同比与环比：同比是当前数据与历史同期数据的比较，环比是与上一个统计周期的比较。

7. 变量：在计算机语言中，变量是存储计算结果或表示值的抽象概念。

8. 连续变量与离散变量：连续变量可以在一定区间内任意取值，离散变量的值则以整数断开。

9. 定性变量：只能归属于几种互不相容类别的变量，通常用非数字表达。

10. 均值：一组数据的总和除以数据个数，表示数据的集中趋势。

11. 中位数：将数据排序后位于中间的值，偶数个数据时取中间两个数的平均值。

12. 缺失值：数据集中不完全的属性值。

13. 异常值：与平均值偏差超过两倍标准差的值。

14. 方差：衡量数据离散程度的度量，表示数据与均值的偏离程度。

15. 标准差：方差的平方根，反映数据集的离散程度。

16. 皮尔森相关系数：衡量两个变量线性相关程度的统计量。

17. PV（页面浏览量）：衡量文章或活动流量效果的指标。

18. UV（独立访客）：来到网站或页面的独立用户总数。

19. Visit（访问）：用户通过外部链接来到网站的过程。

20. Bounce Rate（跳出率）：用户在当前页面无交互即离开的行为。

21. 退出率：用户访问某页面后关闭所有相关页面的行为。

22. Click（点击）：用户点击链接、页面、banner的次数。

23. avr.time（平均停留时长）：用户在页面停留时长的平均值。

24. CTR（点击率）：广告、Banner、URL被点击次数与被浏览总次数的比值。

25. Conversion rate（转化率）：完成转化环节的次数与总会话人数的百分比。

26. 漏斗：产生目标转化前的明确流程。

27. 投资回报率（ROI）：衡量投资价值与回报的关系。

28. 重复购买率：消费者在网站中的重复购买次数。

29. 流失分析：描述顾客流失的可能性和损失。

30. 顾客细分与画像：根据顾客数据将特征相似的顾客归类。

31. 顾客的生命周期价值（LTV）：顾客为公司产生的预期折算利润。

32. 购物篮分析：识别交易中经常同时出现的商品组合。

33. 实时决策：帮助企业做出无延迟的最优销售/营销决策。

34. 留存/顾客留存：长期维持客户关系的百分比。

35. 相关性分析：分析变量间的正相关或负相关。

36. 生存分析：估测顾客继续使用业务的时间或流失可能性。

37. 算法：完成数据分析的数学公式。

38. 商业智能：帮助进行更有根据的商业决策的应用、设施、工具、过程。

39. 分类分析：从数据中获得重要相关信息的系统化过程。

40. 聚类分析：将相似对象聚合在一起的过程。

41. 对比分析：在大型数据集中进行模式匹配的过程。

42. 数据分析：根据分析目的，用适当方法对数据进行处理与分析。

43. 数据处理：将收集到的数据进行加工、整理，形成适合数据分析的样式。

44. 数据挖掘：通过模式识别技术找到大量数据的见解。

45. 数据清洗：重新审查和校验数据，删除重复信息、纠正错误。

46. 数据质量：确保数据可靠性和实用价值的过程和技术。

47. 数据建模：使用技术分析数据对象，洞悉数据内在涵义。

48. 数据集：大量数据的集合。

49. 判别分析：将数据分类，获取分类规则。

50. 探索性分析：从数据中发掘模式的方法。

51. 机器学习：机器从任务中自我学习，实现自我改进。

52. 网络分析：分析网络中节点间的连接和强度关系。

53. 异常值检测：识别严重偏离平均值的对象。

54. 模式识别：通过算法识别数据中的模式。

55. 预测分析：预测个人未来的行为。

56. 回归分析：确定两个变量间的依赖关系。

57. 路径分析：找到最优路径，降低成本，提高效率。

58. 情感分析：通过算法分析人们对话题的看法。

59. SQL：关系型数据库中检索数据的编程语言。

60. 时序分析：分析在重复测量时间里获得的数据。

61. 文本挖掘：对包含自然语言的数据进行分析。

62. 可视化：将数据信息以图表方式展示，易于理解和阅读。

63. 仪表板：使用算法分析数据，以图表方式显示结果。