對于那些剛剛涉足數據挖掘分析領域的人提出的問題，數據挖掘分析家們給出的答案多種多樣。實際上我想告訴他們的是，數據分析領域最重要的能力就是：能夠把數據轉化成非專業人士也能明白的有意義的見解。為了更好地幫助人們更好地理解數據分析對挖掘數據價值的重要性，我們有必要使用一些工具。有一種方法叫四維分析法。簡而言之，分析可以分成四個關鍵性的步驟，也就是說是數據分析大概有四種常用方法。

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數據分析

一、描述性分析：發生了什么事？

       這種分析方法最為常用。對于企業，此方法為數據分析師提供了重要的指標和企業的度量。比如每月收入與虧損帳單。通過這些賬單，數據分析人員可以獲得大量客戶數據。理解顧客的地理信息，是“描述式分析”的方法之一。使用可視化工具，可以有效地加強描述型分析的信息。

二、診斷類型分析：為何發生？

       描述性資料分析的下一步是診斷型資料分析。診斷分析工具可以通過評估描述型數據，讓數據分析員深入分析數據，鉆入數據的核心。BIdashboard的設計很好，它可以整合：根據時間順序進行數據讀取、特征過濾和鉆孔數據，以便更好地分析數據。

三、預測性分析：可能出現什么情況？

       預測性分析主要用于進行預測。通過預測模型，可以對事件未來發生的可能性進行量化的預測，也可以對事件發生的時間點進行量化的預測。預報模型通常使用各種不同的資料來執行預報。預測結果與數據成員多樣性密切相關。預測可以幫助你在不確定的情況下做出更好的決策。在許多領域，預測模型也是一種重要的數據分析方法。

四、指導式分析：需要做什么？

       下一步的數據價值和復雜性分析是指令型分析。指導模型是基于對“發生了什么”，“為什么會發生”以及“可能發生什么”的分析，幫助用戶決定他們應該做什么。指令型分析常常不是單獨使用的方法，而是在前面所有的方法都完成后，最后才需要分析方法。比如，交通規劃分析考慮到了每條路線的距離，每條路線的行駛速度，以及當前的交通控制，以幫助選擇最佳的回家路線。

      以上就是小編帶給大家的四種常用的數據分析方法，最后需要說明的是，每種分析方法都對業務分析有很大的幫助，同時也適用于各個方面的數據分析。對于不同領域的工作，它們往往表現出不同的形式，我們需要在掌握數據的情況下，清楚地知道用哪種方法分析實際問題最有效，結合場景靈活地運用，沒有最好的分析方法只有最合適的。