离散型数据分析指的是对分立的数值进行评估与解读的过程。与连续型数据相对，它通常表示那些不可分割的数值，例如计数或非连续变量的统计。

例如，考虑到市场研究，离散型数据分析可能涉及对消费者购买特定产品数量的分析。每位消费者购买的产品数量是离散的，因为你不能购买半个产品。统计学家可能会运用泊松分布或二项分布等数学工具来评估购买行为的规律性，进而为市场营销策略提供数据支持。

在深入探讨离散型数据分析前，我们必须明确它与连续数据的基本差异。离散数据通常是计数的结果，其值只能为整数。相反，连续数据可以在任何两个点之间取无限个值。离散型数据的分析，因此更关注于具体的、离散的数值变化，以及这些变化在统计上的意义和趋势。

以顾客满意度调查为例，我们可能会询问顾客他们的满意程度，并提供1到5的评分选项。每个数字代表一个固定的满意度层级，而这些评分则构成了离散型数据。数据分析师可能会应用诸如频率分布图或卡方检验等工具，来判定不同满意度层级间是否存在显著的差异。

或者，在医学研究中，我们可能会记录病例的发生次数。这些次数也是离散数据的例子。研究者们可能会用泊松回归模型来分析特定时间内病例发生的频率，从而预测未来的趋势或评估某些干预措施的效果。

总体来说，离散型数据分析让我们能够理解那些非连续变量背后的模式和规律，为决策制定提供量化的依据。