許多剛入門數據分析的小伙伴，甚至已經有過幾年數據分析的朋友，在涉足不同行業或場景的數據分析時，往往會不知道怎么開始思考，一點思路都沒有，然后就去咨詢度娘，找出這個方法，找出數據分析方法，有時找出分析方法，有時找出數據分析法，但又不知道如何才能準確地使用這些方法。接下來就由小編為您介紹常見的數據分析方法，數據分析方法有哪些。

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常見的數據分析方法

一、常見的數據分析方法

1、預測建模：預測建模關注的是一組變量如何預測另一個變量。有兩種方法可以通過驅動程序來分析和定位。

2、驅動因素分析：該方法在確定市場中不同的驅動力因素起到的相關作用。比如，有一項調查問題衡量了顧客的總體滿意程度，而另一項調查則考察了對公司不同方面(如質量、價格和顧客服務)的滿意度。您可以使用驅動因素分析量化總體滿意度各方面的相對影響。

3、指定目標：把你的公司所感興趣的特定特點定位。舉例來說，很多公司都想知道他們最大客戶的人口統計。有幾種不同的技術可以用于目標定位，雖然其中大部分都很復雜，很容易被誤解。沒有統計專家推薦的人，只能用預測法。

4、分割：該方法的目的是找出進行類似調查回答的人群，總體目標是制定針對特定人群的具體策略。劃分有三種類型：判斷、聚類分析和潛在分類分析。

5、判斷：判斷涉及到單個變量或群體變量在調查中的關鍵變量的使用。若交叉表軟件顯示年齡與許多其它調查問題相關，那么可以用年齡來細分。

6、潛在類別分析：這個方法是聚類分析的最新版本。采用先進的潛在類分析程序，可以自動地克服所有的聚類分析假設。

       要成為一名合格的數據分析員，需要掌握很多知識和技能，其中數據分析法是最重要的。掌握數據分析方法，既能加深對資料分析的理解，又能豐富自己的經驗。以上就是小編為您帶來的常見的數據分析方法，數據分析方法有哪些。