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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❷ 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(ClusterAnalysis)
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。聚類是將數據悶豎瞎分纖寬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(FactorAnalysis)
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(CorrelationAnalysis)
相關分析(correlationanalysis)，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(CorrespondenceAnalysis)
對應分析(Correspondenceanalysis)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)變數的螞空相依關系的統計分析方法。回歸分析(regressionanalysis)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/AnalysisofVariance)
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。
❸ 常用統計分析方法
數據分析師針對不同業務問題可以製作各種具體的數據模型去分析問題，運用各種分析方法去探索數據，這里介紹最常用的三種分析方法，希望可以對您的工作有一定的的幫助
文中可視化圖表均使用DataFocus數據分析工具製作。
1.相關分析
相關分析顯示變數如何與另一個變數相關。例如，它顯示了計件工資是否會帶來更高的生產率。
2.回歸分析
回歸分析是對一個變數值與另一個變數值之間差異的定量預測。回歸模擬依賴變數和解釋變數之間的關系，這些變數通常繪制在散點圖上。您還可以使用回歸線來顯示這些關系是強還是弱。
另請注意，散點圖上的異常值非常重要。例如，外圍數據點可能代表公司最關鍵供應商或暢銷產品的輸入。但是，回歸線的性質通常會讓您忽略這些異常值。
3.假設檢驗
假設檢驗是基於某些假設並從樣本到人口的數理統計中的統計分析方法。主要是為了解決問題的需要，對整體研究提出一些假設。通常，比較兩個統計數據集，或者將通過采樣獲得的數據集與來自理想化模型的合成數據集進行比較。提出了兩個數據集之間統計關系的假設，並將其用作理想化零假設的替代方案。建議兩個數據集之間沒有關系。
在掌握了數據分析的基本圖形和分析方法之後，數據分析師認為有一點需要注意：「在沒有確認如何表達你想要解決的問題之前，不要開始進行數據分析。」簡而言之，如果您無法解釋您試圖用數據分析解決的業務問題，那麼沒有數據分析可以解決問題。
❹ 16種常用的數據分析方法-方差分析
方差分析(Analysis ofVariance，簡稱ANOVA)，又稱「變異數分析」，又叫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。
方差波動來源
由於各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀，而方差分析的基本原理認為不同處理組的均數間的差別基本來源有兩個：一是不可控的隨機因素，另一是研究中施加的對結果形成影響的可控因素。
用變數在各組的均值與總均值之偏差平方和的總和表示，記作SSb，組間自由度dfb。
用變數在各組的均值與該組內變數值之偏差平方和的總和表示，記作SSw，組內自由度dfw。
總偏差平方和 SSt = SSb +SSw。
方差分析應用場景
方差分析在工作場景中如何應用呢？看案例：
假如產品針對用戶提出了三種提高客單價的策略A、B、C，現在要評估3種策略對提高客單價的效果差異。
如何知道3種策略效果有什麼不同？最簡單的方法就是做一個實驗。
如：隨機挑選一部分用戶，然後把這些用戶分成三組A、B、C組，A組用戶使用A策略、B組用戶使用B策略、C組用戶使用C策略，
策略實施一段時間以後，分析3組分別的客單價水平。哪組平均客單價高，就說明哪組策略有效。
可是，這樣得出的結論是否有偏差呢？
當然有，出現偏差的來源:
其一是實驗的用戶是隨機挑選的，有可能客單價高的那部分用戶(如高價值用戶)集中出現在某一組中，造成這組的策略效果更好。
當然，按照方差原理的差別基本來源，還有可能由於策略執行過程中，實驗條件造成的策略結果差異。
為了排除實驗結果中，上述兩種來源造成的結果偏差，就需要使用方差分析去證做進一步證實。最終獲得更嚴謹、更有說服力的策略結論。
方差分析中的名詞解釋
方差：又叫均方，是標准差的平方，是表示變異的量。
因素：方差分析的研究變數；例如，研究裁判打分的差異，裁判就被稱為因素；
水平：因素中的內容稱為水平；例如，總共有3個裁判打分，則裁判因素的水平就是3；
觀測因素：又稱觀測變數，指對影響總體的因素；
控制因素：又稱控制變數，指影響觀測變數的因素；
方差分析的3 個假定基礎
1.每組樣本數據對應的總體應該服從正態分布；
正態檢驗主要有兩種大的方法，一種是統計檢驗的方法：主要有基於峰度和偏度的SW檢驗、基於擬合度的KS、CVM、AD檢驗；另一種是用描述的方法：Q-Q圖和P-P圖、莖葉圖，利用四分位數間距和標准差來判斷。
2.每組樣本數據對應的總體方差要相等，方差相等又叫方差齊性；
方差齊性的主要判斷方法有：方差比、Hartley檢驗、Levene檢驗、BF法。
3.每組之間的值是相互獨立的，就是A、B、C組的值不會相互影響。
單因素方差分析-F 檢驗
方差分析把總的變異分為組間變異和組內變異：
組間變異:各組的均數與總均數間的差異；
組內變異：每組的每個測量值與該組均數的差異
離差平方和為：SS總=SS組間+SS組內
F統計量可表述為：F=MS組間/MS組內。
F值結論理解：通過計算得到的F值就可以查到P值，P值小於0.05，則拒絕原假設，認為其是有統計學意義的。
案例：
某飲料生產企業研製出一種新型飲料。飲料的顏色共有四種，分別為橘黃色、粉色、綠色和無色透明。
這四種飲料的營養含量、味道、價格、包裝等可能影響銷售量的因素全部相同，先從地理位置相似、經營規模相仿的五家超級市場上收集了前一期該種飲料的銷售量情況
表中20個數據各不相同，原因可能有兩個方面：
一、銷售地點影響。相同顏色的飲料在不同超市的銷售量不同。案例中五個超市地理位置相似、經營規模相仿，因此把不同地點的銷售量差異做為隨機因素影響。
二、飲料顏色不同的影響。在同一超市不同顏色的飲料銷售量不同。即使營養成分、味道、價格、包裝等方面因素都相同，銷售量也不相同。
這種不同雖然有類似抽樣隨機性造成，但更可能是人們對不同顏色的偏愛造成的。
根據上述分析，把案例分析問題歸結為：檢驗飲料顏色對銷售量是否有影響。
分析過程
一、建立假設：原假設「顏色對銷售量沒有影響」
二、計算不同顏色飲料銷售量水平均值
無色飲料銷售量均值＝136.6÷5＝27.32箱
粉色飲料銷售量均值＝147.8÷5＝29.56箱
桔黃色飲料銷售量均值＝132.2÷5＝26.44箱
綠色飲料銷售量均值＝157.3÷5＝31.46箱
三、計算各種顏色飲料銷售量的總均值
各種顏色飲料銷售量總的樣本平均數＝(136.6+147.8+132.2+157.3)÷20＝28.695箱
四、計算離差平方和、F值
F值=組間方差/組內方差=76.8455/（4-1）/ 39.0840/（20-4）=10.486
五、算出P值，做出結論
P值=根據F值算出P值＝0.000466
結論解讀：
P-值＝0.000466＜顯著水平標准=0.05，假設不成立，說明飲料的顏色對銷售量有顯著影響。