Datenanalyse in der Werkstoffwissenschaft umfasst die systematische Auswertung experimenteller und simulativer Daten zur Identifikation von Zusammenhängen zwischen Zusammensetzung, Prozessparametern, Mikrostruktur und Eigenschaften. Sie reicht von statistischer Auswertung über multivariate Methoden bis zu maschinellem Lernen. Ziel ist die Beschleunigung von Werkstoffentwicklung, Prozessoptimierung und Zustandsüberwachung durch robuste, quantitativ belastbare Modelle.