在数据分析领域中，数据聚合是一个非常重要的过程。数据聚合的目的在于将大量复杂的数据整合成为更加简明、精确的信息，从而方便人们更好地理解和应用数据。在数据聚合的过程中，粒度分布是决定数据分析结果的重要因素之一。
所谓粒度分布，指的是数据的分类程度。粒度更粗的数据，可以表示出更为广泛的范围和总体趋势；而粒度更细的数据，则可以更加准确地刻画数据的细节差异。通俗来说，就是看数据分成多少份。
数据粒度的选择与统计分析结果密切相关。例如，对于年度财务数据，如果我们按照季度来进行聚合，那么可能会掩盖某些季节性变化的信息，而无法进行细致的分析和预测。又比如，在进行用户行为数据分析时，如果按照小时进行聚合，则可能会掩盖掉某些具有周期性的特征，例如用户的工作时间和休息时间等。
正确选取数据粒度可以使用更加准确的数据信息，提高数据应用的效果。因此，在进行数据分析时，粒度分布的选择非常重要，需要根据实际问题和数据类型来进行合理的选择。