在這個迅速發展的時代，么人都必須擁有自己獨立的想法，特別是在工作中，會面臨不同的數據信息，在大數據行業中，數據分析師更需要擁有自己的想法，尤其是在工作過程中數據分析師針對不同的變量而采用不用的數據分析方法去確保數據可以轉換成人們可以理解的數據信息，如果做到這些，數據分析師就成功了。
其實在數據分析過程中，數據分析師經常會用到一些工具去幫助他們更好地進行數據分析，常用的數據分析方法有：聚類分類分析數據分析法、對比數據分析數據分析法、因子分析數據分析法、相關分析數據分析法、對應分析數據分析法、回歸分析數據分析法、方差分析數據分析法。如果想熟悉運用這些方法，就要先弄懂它們的含義。
1、聚類分類分析數據分析法
聚類分析的含義是將物理或抽象對象集合起來再分成對多個類的數據分析過程，聚類則是把數據分到不同的類的過程，因此同一聚類中的對象具有很大的相似性，而不同聚類中的對象具有很大的不同性。聚類分析屬于一種探索型的數據分析，在這個過程中，人們不需要事先給出分類標準。聚類分析可以從樣本數據中自動分類。不同的聚類分析方法往往會得出不同的結論。
2、對比數據分析數據分析法
對比數據分析方法是個很常用的方法，大部分數據分析采用的就是對比數據分析方法。對比分析法一般是把兩個互相有聯絡的統計數據進行對比，定量地顯示和解釋某一標準中研究對象的數量，以發現其他差異以及各種關系是否協調。
3、因子分析數據分析法
因子分析是指從變量組中提取公共因子的統計技術。因子分析是從大量數據中尋找內部聯系，降低決策難度。
因子分析的方法有很多種，比如重心分析法、影響分析法、最小平方法等等。從字面上看，這些方法大都是以相關系數矩陣為基礎的近似方法，但是有所不同的是相關系矩陣對角線上的值運用不同的共同性估值。
4、相關分析數據分析法
相關分析是一種常見的數據分析方法，是指研究數據之間有沒有相互關系的分析方法。它按照是否區別自變量和因變量為標準，分為明確自變量和自變量的關系和研究變量之間是否有關聯性而不區分因果關系的數據分析方法啊。
5、對應分析數據分析法
對應分析也有另一種說法：關聯分析，它通過分析由定性變量組成的交互匯總表，揭示變量之間的關系。可以揭示同一變量不同類別之間的差異以及不同類別不同變量之間的對應關系。對應分析的基本思想是以低維空間中的點的形式來表示鏈表的行和列中每個元素的比例結構。
6、回歸分析數據分析法
回歸分析是決定兩種以上的變量之間相互依存的定量關系的統計分析方法。考慮對一個隨機變量y的另一( x )或變量集的依賴關系的統計分析方法。 它的運用十分廣泛，分類也比較明確：按照涉及的自變量的多少可分為一元回歸分析和多元回歸分析；變量之間的數據類型可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
7、方差分析數據分析法
方差分析又可以稱作“變異數分析”或“F檢驗”，可用于兩個及以上的樣本結果無差別的檢驗。所得的數據受到各種因素的影響是波動狀的。
以上就是開維創為大家普及的數據分析方法，在短暫的了解后，希望大家在今后的數據分析過程中可以用到，而且這些數據分析方法在企業管理決策中起到了至關重要的作用。希望大家可以更好地運用這些，去分析出精準的數據結果。
