數據分析方法圖解

① 數據分析的四個步驟

數據分析的四個步驟為：識別需求、收集數據、分析數據、過程改進。

1、識別需求

數據分析是質量管理體系的基礎。組織的管理者應在適當時，通過對以下問題的分析，評估其有效性：

一是提供決策的信息是否充分、可信，是否存在因信息不足、失准、滯後而導致決策失誤的問題；

二是信息對持續改進質量管理體系、過程、產品所發揮的作用是否與期望值一致，是否在產品實現過程中有效運用數據分析；

三是收集數據的目的是否明確，收集的數據是否真實和充分，信息渠道是否暢通；

四是數據分析方法是否合理，是否將風險控制在可接受的范圍；務實數據分析所需資源是否得到保障。

② 數據分析的三大方法

數據分析的三大方法：分析搜索數據、分析統計數據、分析行為數據。

數據分析，是對用戶行為的量化分析，它能夠從痕跡倒推出行為，然後把一切用戶的秘密都告訴你。數據分析的能力是當代互聯網時代，每一個人都必須具備的能力。

第一個方法是分析搜索數據。用戶有需求，他們第一時間，會上哪找答案呢？他們會上搜索引擎。用戶的需求，會通過「搜索關鍵字」，清晰無比地攤在你面前。

第三個方法是分析行為數據。有限的研發經費，是投資買域名，開發PC網站，還是做基於H5頁面的手機應用呢？這時，你就要分析用戶的行為數據了。很多人都知道，2017年天貓雙11的交易額達到了1682億，但是很多人沒有注意在屏幕上這個驚人的數字右下角。

有個小小的，同樣驚人的數字，叫無線成交佔比。這個數字在2014是45%，2015年68%，2016年82%，2017年達到了90%。也就是說，90%用戶的行為，已經移到了手機上。根據對這個行為數據的分析，你的決定應該很明顯了吧。

③ ppt怎樣做圖表數據分析圖圖文教程

ppt怎麼做圖表數據分析圖呢，新手不會，上網找怕麻煩，而且教程太亂沒有統一的答案怎麼辦,哪裡有更好的方法?下面我馬上就告訴大家ppt做圖表數據分析圖的方法。

ppt做圖表數據分析圖的方法

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④ 常見的5種數據分析方法

所謂公式法就是針對某個指標，用公式層層分解該指標的影響因素。

舉例：分析某產品的銷售額較低的原因，用公式法分解：

對比法就是用兩組或兩組以上的數據進行比較，是最通用的方法。

我們知道孤立的數據沒有意義，有對比才有差異。

一些直接描述事物的變數，如長度、數量、高度、寬度等，通過對比得到比率數據，增速、效率、效益等指標，這才是數據分析時常用的。

比如：用於在時間維度上的同比和環比、增長率、定基比、與競爭對手的對比、類別之間的對比、特徵和屬性對比等。

對比法可以發現數據變化規律，使用頻繁，經常和其他方法搭配使用。

通過對2種及以上緯度的劃分，運用坐標的方式表達出想要的價值。由價值直接轉變為策略，從而進行一些落地的推動。象限法是一種策略驅動的思維，常於產品分析、市場分析、客戶管理、商品管理等。

28法也可以叫帕累托法則，源於經典的二八法則。比如在個人財富上可以說世界上20%的人掌握著80%的財富。而在數據分析上，則可以理解為20%的數據產生了80%的效果，需要圍繞這20%的數據進行挖掘。

漏鬥法即是漏斗圖，有點像倒金字塔，是一個流程化的思考方式，常用於像新用戶的開發、購物轉化率這些有變化和一定流程的分析中。

⑤ 在WPS表格中常見的數據分析的方法有哪幾種

常見的數據分析方法有哪些？
1.趨勢分析
當有大量數據時，我們希望更快，更方便地從數據中查找數據信息，這時我們需要使用圖形功能。所謂的圖形功能就是用EXCEl或其他繪圖工具來繪制圖形。
趨勢分析通常用於長期跟蹤核心指標，例如點擊率，GMV和活躍用戶數。通常，只製作一個簡單的數據趨勢圖，但並不是分析數據趨勢圖。它必須像上面一樣。數據具有那些趨勢變化，無論是周期性的，是否存在拐點以及分析背後的原因，還是內部的或外部的。趨勢分析的最佳輸出是比率，有環比，同比和固定基數比。例如，2017年4月的GDP比3月增加了多少，這是環比關系，該環比關系反映了近期趨勢的變化，但具有季節性影響。為了消除季節性因素的影響，引入了同比數據，例如：2017年4月的GDP與2016年4月相比增長了多少，這是同比數據。更好地理解固定基準比率，即固定某個基準點，例如，以2017年1月的數據為基準點，固定基準比率是2017年5月數據與該數據2017年1月之間的比較。
2.對比分析
水平對比度：水平對比度是與自己進行比較。最常見的數據指標是需要與目標值進行比較，以了解我們是否已完成目標；與上個月相比，要了解我們環比的增長情況。
縱向對比：簡單來說，就是與其他對比。我們必須與競爭對手進行比較以了解我們在市場上的份額和地位。
許多人可能會說比較分析聽起來很簡單。讓我舉一個例子。有一個電子商務公司的登錄頁面。昨天的PV是5000。您如何看待此類數據？您不會有任何感覺。如果此簽到頁面的平均PV為10,000，則意味著昨天有一個主要問題。如果簽到頁面的平均PV為2000，則昨天有一個跳躍。數據只能通過比較才有意義。
3.象限分析
根據不同的數據，每個比較對象分為4個象限。如果將IQ和EQ劃分，則可以將其劃分為兩個維度和四個象限，每個人都有自己的象限。一般來說，智商保證一個人的下限，情商提高一個人的上限。
說一個象限分析方法的例子，在實際工作中使用過：通常，p2p產品的注冊用戶由第三方渠道主導。如果您可以根據流量來源的質量和數量劃分四個象限，然後選擇一個固定的時間點，比較每個渠道的流量成本效果，則該質量可以用作保留的總金額的維度為標准。對於高質量和高數量的通道，繼續增加引入高質量和低數量的通道，低質量和低數量的通過，低質量和高數量的嘗試策略和要求，例如象限分析可以讓我們比較和分析時間以獲得非常直觀和快速的結果。
4.交叉分析
比較分析包括水平和垂直比較。如果要同時比較水平和垂直方向，則可以使用交叉分析方法。交叉分析方法是從多個維度交叉顯示數據，並從多個角度執行組合分析。
分析應用程序數據時，通常分為iOS和Android。
交叉分析的主要功能是從多個維度細分數據並找到最相關的維度，以探究數據更改的原因。

⑥ 數據分析知識圖譜- part1

在日常分析中，常會遇到不知道選擇什麼分析方法的尷尬情況出現，尤其是在面對幾種相似的方法，不知道它們之間有什麼差別，一念之差就會選錯方法。相信這樣的小盲點，依然困擾著不少人。

因此，SPSSAU整理了一份相似方法的對比目錄，可以一目瞭然地比較出方法間的差異。由於方法較多，將分幾部分整理出來。

頻數分析 是用於分析定類數據的選擇頻數和百分比分布。

描述分析 用於描述定量數據的集中趨勢、波動程度和分布形狀。如要計算數據的平均值、中位數等，可使用描述分析。

分類匯總 用於交叉研究，展示兩個或更多變數的交叉信息，可將不同組別下的數據進行匯總統計。

信度分析的方法主要有以下三種：Cronbach α信度系數法、折半信度法、重測信度法。

Cronbach α信度系數法 為最常使用的方法，即通過Cronbach α信度系數測量測驗或量表的信度是否達標。

折半信度 是將所有量表題項分為兩半，計算兩部分各自的信度以及相關系數，進而估計整個量表的信度的測量方法。可在信度分析中選擇使用折半系數或是Cronbach α系數。

重測信度 是指同一批樣本，在不同時間點做了兩次相同的問題，然後計算兩次回答的相關系數，通過相關系數去研究信度水平。

效度有很多種，可分為四種類型：內容效度、結構效度、區分效度、聚合效度。具體區別如下表所示：

T檢驗 可分析X為定類數據，Y為定量數據之間的關系情況，針對T檢驗，X只能為2個類別。

當組別多於2組，且數據類型為X為定類數據，Y為定量數據，可使用 方差分析 。

如果要分析定類數據和定類數據之間的關系情況，可使用 交叉卡方分析

如果研究定類數據與定量數據關系情況，且數據不正態或者方差不齊時，可使用 非參數檢驗 。

相關分析 用於研究定量數據之間的關系情況，可以分析包括是否有關系,以及關系緊密程度等。分析時可以不區分XY，但分析數據均要為定量數據。

回歸分析 通常指的是線性回歸分析，一般可在相關分析後進行，用於研究影響關系情況，其中X通常為定量數據（也可以是定類數據，需要設置成啞變數），Y一定為定量數據。

回歸分析通常分析Y只有一個，如果想研究多個自變數與多個因變數的影響關系情況，可選擇 路徑分析 。

相關分析用於研究X和Y的關系情況，X、Y都為定量數據。

 

（1）簡單相關分析 是分析對兩個變數之間的相關關系。

（2） 當兩個變數都與第三個變數相關時，為了消除第三個變數的影響，值關注這兩個變數之間的關系情況，此時可使用 偏相關分析 。

（3） 如果是研究兩組變數之間的整體相關性，可用 典型相關分析 。

線性回歸用於研究X對於Y的影響，前提是因變數Y為定量數據。

 

如果X很多時，可使用 逐步回歸 自動找出有影響的X；

如果需要研究多個線性回歸的層疊變化情況，此時可使用 分層回歸 ；

如果數據中有異常值，可使用 Robust回歸 進行研究。

Logistic回歸用於研究 X對於Y的影響，因變數Y 一定 為定 類 數據。

 

如果Y有兩個選項時，可使用 二元Logit回歸。

如果Y的選項大於2個時，可使用 多分類Logit回歸。

如果Y為定類數據，且選項有順序大小之分時，可使用 有序Logit回歸。

T檢驗用於分析定類數據與定量數據之間的關系情況，且X的組別只限於為兩組。

 

如果是對比單個變數與某個數字的差異，可用 單樣本T檢驗。

如果是對比兩個變數之間（X定類，Y定量）的差異關系，可用 獨立樣本T檢驗。

如果兩個變數是配對數據，比如對一個群體用同一個工具前後測量了兩次，可用 配對T檢驗分析。

方差分析用於分析定類數據與定量數據之間的關系情況，可分析兩組或兩組以上的變數差異。

 

如果X為一個，則使用 單因素方差分析 ，即通用方法里的方差。

如果X的個數為2個，可使用 雙因素方差分析 。

當X個數超過2個，可使用 多因素方差分析 。通常雙因素方差分析與多因素方差分析多用於實驗研究中。

事後檢驗 是基於方差分析基礎上進行，如果X的組別超過兩組，可用事後檢驗進一步分析兩兩組別之間的差異。

如果研究中有干擾因素（控制變數），可使用 協方差分析 。

多選題分析可分為四種類型包括：多選題、單選-多選、多選-單選、多選-多選。

「多選題分析」 是針對單個多選題的分析方法，可分析多選題各項的選擇比例情況

「單選-多選」 是針對X為單選，Y為多選的情況使用的方法，可分析單選和多選題的關系。

「多選-單選」 是針對X為多選，Y為單選的情況使用的方法。

「多選-多選」 是針對X為多選，Y為多選的情況使用的方法。

聚類分析以多個研究標題作為基準，對樣本對象進行分類。

 

如果是按樣本聚類，則使用SPSSAU的進階方法模塊中的「聚類」功能，系統會自動識別出應該使用 K-means 聚類演算法還是 K-prototype 聚類演算法。

如果是按變數（標題）聚類，此時應該使用 分層聚類 ，並且結合聚類樹狀圖進行綜合判定分析。

權重研究是用於分析各因素或指標在綜合體系中的重要程度，最終構建出權重體系。權重研究有多種方法包括：因子分析、熵值法、AHP層次分析法、TOPSIS、模糊綜合評價、灰色關聯等。

因子分析： 因子分析可將多個題項濃縮成幾個概括性指標（因子），然後對新生成的各概括性指標計算權重。

熵值法： 熵值法是利用熵值攜帶的信息計算每個指標的權重，通常可配合因子分析或主成分分析得到一級權重，利用熵值法計算二級權重。

AHP層次分析法： AHP層次分析法是一種主觀加客觀賦值的計算權重的方法。先通過專家打分構造判斷矩陣，然後量化計算每個指標的權重。

TOPSIS法： TOPSIS權重法是一種評價多個樣本綜合排名的方法，用於比較樣本的排名。

模糊綜合評價： 是通過各指標的評價和權重對評價對象得出一個綜合性評價。

灰色關聯： 灰色關聯是一種評價多個指標綜合排名的方法，用於判斷指標排名。

非參數檢驗用於研究定類數據與定量數據之間的關系情況。如果數據不滿足正態性或方差不齊，可用非參數檢驗。

單樣本Wilcoxon檢驗 用於檢驗數據是否與某數字有明顯的區別。

如果X的組別為兩組，則使用 MannWhitney 統計量，如果組別超過兩組，則應該使用 Kruskal-Wallis 統計量結果，SPSSAU可自動選擇。

如果是配對數據，則使用 配對樣本Wilcoxon檢驗

如果要研究多個關聯樣本的差異情況，可以用 多樣本Friedman檢驗 。

如果是研究定類數據與定量（等級）數據之間的差異性，還可以使用 Ridit分析 。

判斷數據分布是選擇正確分析方法的重要前提。

正態性： 很多分析方法的使用前提都是要求數據服從正態性，比如線性回歸分析、相關分析、方差分析等，可通過正態圖、P-P/Q-Q圖、正態性檢驗查看數據正態性。

隨機性： 遊程檢驗是一種非參數性統計假設的檢驗方法，可用於分析數據是否為隨機。

方差齊性： 方差齊檢驗用於分析不同定類數據組別對定量數據時的波動情況是否一致，即方差齊性。方差齊是方差分析的前提，如果不滿足則不能使用方差分析。

Poisson分布： 如果要判斷數據是否滿足Poisson分布，可通過Poisson檢驗判斷或者通過特徵進行判斷是否基本符合Poisson分布（三個特徵即：平穩性、獨立性和普通性）

卡方擬合優度檢驗： 卡方擬合優度檢驗是一種非參數檢驗方法，其用於研究實際比例情況，是否與預期比例表現一致，但只針對於類別數據。

單樣本T檢驗： 單樣本T檢驗用於分析定量數據是否與某個數字有著顯著的差異性。

 

當需要研究多個變數之間的關系情況時，通常可構建統計模型用於分析及預測。

如果研究一個X或多個X對Y的影響關系，其中Y為定量數據，可使用 線性回歸分析 ，構建回歸模型。

如果研究一個X或多個X對Y的影響關系，其中Y為定類數據，可使用 Logistic分析 ，構建Logistic回歸模型。

如果要分析1組X與一組Y之間的關系情況，可使用 典型相關分析 。

如果要分析多個X與多個Y之間的影響關系情況，且樣本量較小（通常小於200），可使用 PLS回歸分析 。

如需分析多個X對多個Y的影響關系，以及具體哪些X對哪些Y有影響如何影響，可使用 路徑分析 。

還有一種方法稱為結構方程模型，包含測量模型和結構模型。如果需要測量模型和結構模型，可使用 結構方程模型 。

當研究中包括有很多題目或很多變數時，可通過信息濃縮的方法，把數據濃縮成一個或多個變數，以便用於後續的分析。

主成分分析和因子分析 都是信息濃縮的方法，即將多個分析項信息濃縮成幾個概括性指標。如果希望進行將指標命名，SPSSAU建議使用因子分析。原因在於因子分析在主成分基礎上，多出一項旋轉功能，該旋轉目的即在於命名。

平均值和求和 也是信息濃縮的常用方法，比如要將多個題項合並成一個變數，可通過求平均值概括成一個題項。當數據不滿足正態，存在極端值時，可用 中位數 代替平均值。

一致性檢驗的目的在於比較不同方法得到的結果是否具有一致性。檢驗一致性的方法有很多比如：Kappa檢驗、ICC組內相關系數、Kendall W協調系數等。

Kappa系數檢驗 ，適用於兩次數據（方法）之間比較一致性，比如兩位醫生的診斷是否一致，兩位裁判的評分標準是否一致等。

ICC組內相關系數檢驗 ，用於分析多次數據的一致性情況，功能上與Kappa系數基本一致。ICC分析定量或定類數據均可；但是Kappa一致性系數通常要求數據是定類數據。

Kendall W協調系數 ，是分析多個數據之間關聯性的方法，適用於定量數據，尤其是定序等級數據。

配對研究是一種醫學上常見的研究設計，常見於單組樣本前後對比研究，或者將樣本分為實驗組和對比組兩組，針對干預措施進行研究。

如果配對樣本數據為定量數據時，可使用 配對樣本T檢驗 。

如果配對樣本數據為定量數據，但配對樣本的差值不符合正態分布，則考慮使用 配對Wilcoxon檢驗

如果數據為定類數據，則使用 配對卡方檢驗 。

判別分析： 用於在分類確定前提下，根據數據的特徵來判斷新的未知屬於哪個類別。

對應分析： 用於分析定類數據的分類情況，並結合圖形展示。

曲線分析： 如果想要研究X對Y的影響關系，且X和Y不滿足線性關系（可通過散點圖觀察），而呈現出曲線關系，建議根據曲線擬合圖結果，選擇擬合程度較好的曲線進行曲線回歸分析。

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⑦ 數據分析的基本方法有哪些

數據分析的三個常用方法：
1. 數據趨勢分析
趨勢分析一般而言，適用於產品核心指標的長期跟蹤，比如，點擊率，GMV，活躍用戶數等。做出簡單的數據趨勢圖，並不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數據的變化，以及對變化原因進行分析。
趨勢分析，最好的產出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念：環比，同比，定基比。環比是指，是本期統計數據與上期比較，例如2019年2月份與2019年1月份相比較，環比可以知道最近的變化趨勢，但是會有些季節性差異。為了消除季節差異，於是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進行比較。定基比更好理解，就是和某個基點進行比較，比如2018年1月作為基點，定基比則為2019年2月和2018年1月進行比較。
比如：2019年2月份某APP月活躍用戶數我2000萬，相比1月份，環比增加2%，相比去年2月份，同比增長20%。趨勢分析另一個核心目的則是對趨勢做出解釋，對於趨勢線中明顯的拐點，發生了什麼事情要給出合理的解釋，無論是外部原因還是內部原因。
2. 數據對比分析
數據的趨勢變化獨立的看，其實很多情況下並不能說明問題，比如如果一個企業盈利增長10%，我們並無法判斷這個企業的好壞，如果這個企業所處行業的其他企業普遍為負增長，則5%很多，如果行業其他企業增長平均為50%，則這是一個很差的數據。
對比分析，就是給孤立的數據一個合理的參考系，否則孤立的數據毫無意義。在此我向大家推薦一個大數據技術交流圈： 658558542 突破技術瓶頸，提升思維能力 。
一般而言，對比的數據是數據的基本面，比如行業的情況，全站的情況等。有的時候，在產品迭代測試的時候，為了增加說服力，會人為的設置對比的基準。也就是A/B test。
比較試驗最關鍵的是A/B兩組只保持單一變數，其他條件保持一致。比如測試首頁改版的效果，就需要保持A/B兩組用戶質量保持相同，上線時間保持相同，來源渠道相同等。只有這樣才能得到比較有說服力的數據。
3. 數據細分分析
在得到一些初步結論的時候，需要進一步地細拆，因為在一些綜合指標的使用過程中，會抹殺一些關鍵的數據細節，而指標本身的變化，也需要分析變化產生的原因。這里的細分一定要進行多維度的細拆。常見的拆分方法包括：
分時 ：不同時間短數據是否有變化。
分渠道 ：不同來源的流量或者產品是否有變化。
分用戶 ：新注冊用戶和老用戶相比是否有差異，高等級用戶和低等級用戶相比是否有差異。
分地區 ：不同地區的數據是否有變化。
組成拆分 ：比如搜索由搜索片語成，可以拆分不同搜索詞;店鋪流量由不用店鋪產生，可以分拆不同的店鋪。
細分分析是一個非常重要的手段，多問一些為什麼，才是得到結論的關鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什麼的過程。

⑧ 經典：5種常見的數據分析方法

任何一家公司都會面對或多或少的客戶，產生千萬甚至上億的數據來洞察客戶的行為，支撐自身公司業務的發展。

數據分析 是一個從數據中通過分析手段發現業務價值的過程。這個過程的起點可以是 確定我們的分析目的 ，這個過程的終點是 發現業務價值，提供數據支撐 。

個人理解的數據分析6大步驟：

下面介紹的是5種基於邏輯層面的數據分析方法：

PEST分析是指宏觀環境的分析，宏觀環境是指一切能夠影響行業或者企業發展的宏觀力量或者因素。一般適用於大型公司的戰略規劃：

通常是戰略顧問用來幫助企業審視宏觀環境，從而來匹配自身發展的一種分析方法

5W2H方法也稱之為七何分析法，包含的內容是：

該方法適用於用 戶行為分析、產品的營銷活動 等，比如某家公司上架了一款新的銷售產品：

所謂的4P指的是：

這是一種以市場為導向的組合營銷理論。通過將四者的結合，同時協調配合發展，從而提高企業的市場份額，達到最終的營銷獲利目的。

SMART分析方法是一種基於目標的管理方法，即對目標的：

比如小明同學最近想找一份兼職的工作：

SWOT分析也叫做勢態分析法，具體解釋為：

該方法通常是用來確定企業或者產品的內部優勢、劣勢和來自外部的機會與威脅等，從而將公司戰略規劃與公司內外部的環境有機結合起來。比如某家公司的SWOT分析類似如下：

數據是從業務中產生的，數據本身沒有價值。只有當我們利用一定的科技手段，從中挖掘出有效信息，才能體現出其重要的價值。

前段時間看過一本書，阿里出版的《馬雲.未來已來》，裡面有談到：

在《經濟學人.商論》中也有過類似的結論：

數據來源於業務，但數據只有服務於業務才能體現出其價值。 數據分析 正是將數據和業務連接起來的有力手段！

⑨ 怎樣對數據進行分析

數據分析方法：

1、對比分析法

對比分析法是通過指標的對比來反映事物數量上的變化，屬於統計分析中常用的方法。常見的對比有橫向對比和縱向對比。利用對比分析法可以對數據規模大小、水平高低、速度快慢等做出有效的判斷和評價。

2、分組分析法

分組分析法是根據數據的性質、特徵，按照一定的指標，將數據總體劃分為不同的部分，分析其內部結構和相互關系，從而了解事物的發展規律。根據指標的性質，分組分析法分為屬性指標分組和數量指標分組。

所謂屬性指標代表的是事物的性質、特徵等，如姓名、性別、文化程度等，這些指標無法進行運算；而數據指標代表的數據能夠進行運算，如人的年齡、工資收入等。分組分析法一般都和對比分析法結合使用。

3、預測分析法

預測分析法主要基於當前的數據，對未來的數據變化趨勢進行判斷和預測。

預測分析一般分為兩種：一種是基於時間序列的預測，例如，依據以往的銷售業績，預測未來3個月的銷售額；另一種是回歸類預測，即根據指標之間相互影響的因果關系進行預測，例如，根據用戶網頁瀏覽行為，預測用戶可能購買的商品。

4、漏斗分析法

漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是專注於某個事件在重要環節上的轉化率，在互聯網行業的應用較普遍。

比如，對於信用卡申請的流程，用戶從瀏覽卡片信息，到填寫信用卡資料、提交申請、銀行審核與批卡，最後用戶激活並使用信用卡，中間有很多重要的環節，每個環節的用戶量都是越來越少的，從而形成一個漏斗。

使用漏斗分析法，能使業務方關注各個環節的轉化率，並加以監控和管理，當某個環節的轉換率發生異常時，可以有針對性地優化流程，採取適當的措施來提升業務指標。

5、AB測試分析法

AB測試分析法其實是一種對比分析法，但它側重於對比A、B兩組結構相似的樣本，並基於樣本指標值來分析各自的差異。

例如，對於某個App的同一功能，設計了不同的樣式風格和頁面布局，將兩種風格的頁面隨機分配給使用者，最後根據用戶在該頁面的瀏覽轉化率來評估不同樣式的優劣，了解用戶的喜好，從而進一步優化產品。

⑩ 數據分析方法有哪些

常用的數據分析方法有：聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析。

1、聚類分析(Cluster Analysis)

聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。

2、因子分析(Factor Analysis)

因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿爾發抽因法、拉奧典型抽因法等等。

3、相關分析(Correlation Analysis)

相關分析(correlation analysis)，相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，並對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。

4、對應分析(Correspondence Analysis)

對應分析(Correspondence analysis)也稱關聯分析、R-Q型因子分析，通過分析由定性變數構成的交互匯總表來揭示變數間的聯系。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。

5、回歸分析

研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組(X1，X2，?，Xk)變數的相依關系的統計分析方法。回歸分析(regression analysis)是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法。

6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)

又稱「變異數分析」或「F檢驗」，是R.A.Fisher發明的，用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由於各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。

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