历史学专业是如何分析数据的呢？
那么，历史学专业具体是怎么分析这些“碎片”呢？这主要体现在几个层面：
一、 史料的甄别与整理：这是基础中的基础
在分析任何数据之前，我们首先要面对的是“史料”。这里的“数据”可以是：
文献资料： 官方档案、私人信件、日记、报纸杂志、回忆录、文学作品、碑刻铭文等等。
物质文化资料： 文物、建筑遗址、艺术品、钱币、地图等等。
口述资料： 访谈记录、民间传说、歌谣等等。
历史学家的第一步，就是对这些史料进行“批判”。这可不是简单地挑错，而是要问一系列关键问题：
史料的来源是什么？ 是第一手资料（亲历者的记录）还是第二手资料（后人的转述）？它的作者是谁？身份、立场、动机是什么？
史料的真实性如何？ 是否有伪造、篡改的痕迹？它记载的内容是否与其他证据相符？
史料的完整性如何？ 是否有遗漏、缺失的部分？这些缺失是否会对我们的理解产生重大影响？
史料的代表性如何？ 它是否能代表某个群体、某个时期的普遍情况，还是只代表了某个特定视角？
举个例子，如果要研究清朝的某个经济政策，我们可能会查阅当时的奏折、邸报、商业契约、地方志、甚至一些私人的账簿。但我们不能简单地把所有这些都当成真理。我们要分析，写奏折的官员是为了向皇帝邀功还是反映真实情况？报纸为了吸引读者是否会夸大其词？契约可能只反映了部分交易，而账簿则可能存在故意隐瞒。
在甄别之后，历史学家需要对大量的史料进行整理和分类。这可能涉及到：
时间排序： 将事件按照发生的时间顺序排列，建立起时间轴。
空间归类： 将地理位置相关的资料集中起来，分析区域差异。
主题划分： 将具有相同主题（如政治、经济、文化、社会生活）的史料归类，方便进行深入研究。
数据化处理（虽然不是统计学意义上的）： 比如，统计某个时期某类文献出现的频率，统计某个事件的参与人数，统计某个词语在不同文本中出现的比例等等。这就像是一种“质性数据”的量化，为后续的分析提供基础。
二、 历史解释与模式识别：寻找联系与趋势
整理好史料之后，就开始进入“分析”阶段。这里分析的重点，在于“解释”和“模式识别”。
1. 叙事性分析： 这是最常见的分析方式。历史学家会将收集到的信息，通过逻辑和因果关系的梳理，构建一个连贯的叙事。这不仅仅是罗列事实，而是要解释“为什么会发生”，以及“事件之间是如何相互影响的”。
因果分析： 寻找事件之间的前因后果，分析哪些因素是主要原因，哪些是次要原因。比如，分析某次起义的原因，可能需要考察经济状况、政治压迫、社会矛盾、思想传播等多个维度。
比较分析： 将不同地区、不同时期、不同群体的史料进行对比，找出异同，从而深化理解。比如，比较不同地区的土地制度，或者比较不同历史时期女性的社会地位。
结构性分析： 关注构成历史的深层结构，比如经济体系、政治制度、社会等级、文化观念等，分析它们如何影响具体事件。
2. 定量分析（质性为主，辅以量化）： 虽然不全是统计学意义上的严格量化，但历史学家也会运用一些“量化”的思路：
频率分析： 统计某个概念、词语、事件在特定时期或文献中出现的频率，来推断其重要性或流行程度。例如，研究某个思潮的兴起，可以分析相关书籍、文章的出版数量和阅读群体。
共现分析： 分析不同概念或事件同时出现的情况，来揭示它们之间的关联性。例如，研究某项政策的实施是否与某种社会现象的出现同时发生，并分析它们之间是否存在联系。
网络分析： 将人物、事件、概念视为节点，用线条表示它们之间的关系，构建出社会网络、权力网络、思想传播网络等。这对于理解复杂的人际关系和信息流动非常有用。例如，分析某个历史人物的社交圈，可以更好地理解其政治影响力。
统计描述： 在一些情况下，也会进行简单的统计描述，比如某类人口的比例、某种商品的交易量、某个地区的人口增长率等。但这些统计数据本身往往是历史学家从原始资料中提取或重构出来的，需要经过严谨的考证。
3. 可视化分析： 借助图表、地图、时间线等可视化工具，来展示历史数据和分析结果。
地图： 用于展示地理信息、人口分布、战争进程、经济贸易路线等。
图表： 如柱状图、折线图、饼状图等，用来展示数据变化趋势、比例关系等。
时间轴： 梳理重大事件的发生顺序，展现历史发展脉络。
三、 理论框架的应用与创新：赋予数据意义
历史学分析并非孤立地进行，它往往需要借助理论框架来指导和解释。这些理论可能来自：
历史学内部的理论： 如马克思主义的历史观、库恩的科学革命范式、沃勒斯坦的世界体系理论等。
社会科学的理论： 如政治学中的国家理论、社会学中的阶级分析、文化人类学中的象征意义研究、经济学中的制度分析等。
运用这些理论，历史学家能够：
提供解释的视角： 比如，用阶级分析的理论来解读某个历史时期的社会矛盾。
构建分析模型： 比如，用“理性选择”理论来分析某个政治人物的决策过程。
检验理论的普适性： 历史学家也会用具体史料来检验和修正现有理论，甚至提出新的理论。
总而言之，历史学专业分析数据，是一个集“史料批判”、“信息梳理”、“关系探究”、“模式识别”和“理论应用”于一体的复杂过程。 它的特点在于：
以质性分析为主，辅以量化分析。 强调对史料深层含义的解读，而不是单纯的数字运算。
重视语境。 每一个“数据”（史料）都必须放在其产生的具体历史语境中去理解。
强调证据链。 分析的结论必须建立在扎实的史料证据之上，并且能够形成完整的证据链。
承认不确定性。 历史的“数据”往往是不完整的，分析也存在多种可能性，历史学家需要承认和处理这种不确定性。
所以，下次再看到历史学家们埋首故纸堆，或者在博物馆里对着文物仔细端详，他们其实是在用一种独特的方式，在“数据”的海洋里进行着深刻而精密的“分析”工作，试图还原那个已经逝去的、却又影响着我们当下的世界。
网友意见
别闹，除了最近这一二百年，你能拿到啥数据？你拿到的数据都是0.00X%的量。分析啥？还有，你拿数据推导历史事件九成九就是历史事件他不应该是历史的本来面目。
谢邀，目前采取的办法是基本不分析数据。
国内的中国史研究的重点还在解读文本的方面，数据意识比较薄弱，停留在数据的整理与列表展示的层面上。能比较自如地使用数据图已经是很少见了，如果会算平均数和方差那就可以自称专家了。
重考据的传统当然是一方面的，但这种风气也不都是学术源流。“历史研究应该是什么样的”这个问题，本就不都是由问题意识引领的，教育体系、出版机制乃至意识形态机器的因素都不容忽视，甚至可能比问题意识本身更重要一点。仅就教育体系为例，多年以来历史学研究生教育一直是不懂数学的青年学生最大的庇护所之一，这个体制就是对数学不友好的。即便你想说数据也很少有同侪听得懂，更别提打动审稿人和编辑了——别忘了，大多数编辑也是在这个体系里培养的。
此外，18世纪以前中国历史上，容易量化且能够较为全面反映社会面貌的史料本身也比较少，提取为数据以后往往不可靠或不好用。即便近代（包括17-18世纪“早期近代”）有一些稍微好用一些的史料，整理起来也非易事，而且整理出来也未必能很好地覆盖历史事实，总有找不到资料、找到资料但难以量化、量化后和其他部分无法对接（例如离散型数据的年分对不上）的情况。
@Manolo 一直在分享一些关于史料量化分析的研究动态，其中外国的多、中国的少。你查查这些文章的投稿周期就知道这种研究有多难做。这都是做出来了的，死在沙滩上的（例如我手里一篇做了三年的文章可能就会是这个命运）就更不知凡几。
当然，我还是比较希望学历史的人能够学一些数理统计、数据分析工具知识，主要目的不在于做研究，而是为了将来转行找工作方便。
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我想强调一个简单的道理：画出来的饼是假的，不是真的。如果你自己没有在历史研究中独立进行过数据收集与处理的工作，仅仅看过别人吹牛，就不要出来高谈阔论了，你距离做实事的人还很远。
研究前景展望里灌鸡汤，谁都会，可谁来做实事啊？去年北京大学数字人文工作坊上人人都说希望有同行能收集数据以便演讲者分析，但没有一个人上来讲实际收了多少资料、写了几条数据，光有概念、等着摘桃子，甚至有人只在C++里定义了一组变量就能上来作报告，这就是业界生态：吹概念的、吹方法的、吹理念的高谈阔论，可是靠这些人是出不了进展的。
我强烈建议在这个话题下面讲计量方法在史学研究里有多么多么好的人，自己动手做一个小的研究：收集你家乡那个省级单位及下属府州县各级学校在明清两朝的学校学额，然后凭借直觉写一篇论文，去投一个CSSCI刊物试试，看看编辑会怎么看待你。不吃苦光灌鸡汤让别人吃苦，我看不惯。
对于经济学、商科的学生来说，使用数理统计的方法做文章的套路可能理所当然：观察到一个现象，提出因果关系假说，收集大量合适的数据跑回归，得出结论，再对结论做robust检验，基本上这篇文章就能立住了。
但是遗憾的是，很多时候，这个套路在历史研究当中是行不通的。
首先，年代越久，数据缺失的情况越严重。你做一个当下的上市公司，几年的年报拿到了，所有数据一应俱全。但是你做一个历史问题，可能每个三五年拿到一组数据。从这些数据里你可以看出一些基本趋势，但跑回归远远不够。一些做计量的人文章很奇怪，年代断限当不当正不正的，为什么？因为就这一段数据相对全，前面缺，后面也缺。但其实这个起止节点，和重大历史分期可能一毛钱关系都没有。诸如此类。
其次，数据的错讹造假问题更难验证。你拿到了古代国家进出口贸易量的增减变化，你用来分析变化趋势，那走私的数据你没有怎么办？或者说官方贸易数据本来出入对不上，是做的假账你如何得知？于是一些人跑出来的结论，会和文献记载的社会常态相去甚远。
根据之前经验观察，我觉得对于16世纪以来东亚和东南亚海上贸易史的研究，是坑比较多的领域。因为总有人能零零碎碎搞到一些独家的航海日志和货物记录，然后自己有哪一段就用计量手段处理哪一段，自己有哪类货物的资料，就去处理哪一类资料，最后做出来一些非常奇怪的东西来。的确，只要你用他选的这些数据，用那套算法，就能得出那个结论。但是这种数据选择方式合理吗？他说合理就合理，你没有其他数据可以拿来反驳他。
当然，确实有一些人把计量玩得很好，但这对数据本身的靠谱性依赖程度太高了。那么除了这些搞计量的人，其他历史学家怎么用数据呢？仍然是通过各种文献档案的综合分析，发现问题，提出假设，而有限的是数据材料，与文献互证。比如说某个结论，我们可以从其他文字材料中获得巨大支撑，那么我们通过有限的数据，发现两者是相互支持的，就可以成立了；但如果要抛开其他文献，单用数据回归出一个结论，操作也难，也并没有必要。
所以总结一下我的观点，在很多情况下，历史数据不是要什么有什么，而是只能有什么用什么，而且存在数据缺失，真伪不易鉴别等问题，而且没有人可以重现历史场景，没法通过数据分析的方式检验结论的强健性。现在都说大数据时代，数据越多，统计学的威力越大，算出来的东西越靠谱。但反过来也是一样，数据越少，统计学的东西也就越巧妇那位无米之炊。
我觉得对于做19、20世纪研究的人来说，很多东西有了相对完整准确的档案记录，学习一些数理方法，可以做出一些前人没关注到的东西。但是时间越久，采用数理方法就越需要慎重，如果数据本身选择的不合适，不仅无法呈现规律，还会把整个研究引向奇怪的方向。
——————————————————————补充—————————————
跟一些知友沟通之后，发现对于这个问题的讨论可能没那么简单。
我不知道大家能不能认可一个前提：经济学家研究的经济史，不同于历史学家研究的历史上的经济问题；法学家研究的法律史，不同于历史学家研究的历史上的法律、制度问题。同样，在历史学的范畴内，用数学的方法处理数据，不同于把历史问题当成一个数学问题去处理。
一个数学问题，可以去逻辑推理，可以去归纳演绎，得出的结论可以被应用到经济等学科的实践当中，指导实践。但对于历史学来说，再完美的建模，再好的推理，如果推导出的这个演变本身是没有充分的史料支撑的，这个论证过程就不能成立。 如果你是搞政治学的，你拿历史说事，研究出一个新理论，应用到当前的社会实践中，这可能是个好的研究。但作为历史学，你搞出了一个直接证据不足的理论，来解释历史，可能随时都会被新出现的证据推翻的。我个人还是坚持认为，历史学是一个很实证的学科，有一分证据说一分话。我们研究的是每一分证据所传达的信息，而不是把没有证据支撑的空白部分圆起来。不是说这个填空的工作没有意义，而是说这不属于历史学的范畴。仅代表个人观点。
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