一、常用数据分析处理方法有哪些

常用的数据分析方法有：聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析。

1、聚类分析：聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。

2、因子分析：因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。

3、相关分析：相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。相关关系是一种非确定性的关系。

4、对应分析：对应分析也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。

5、回归分析：回归分析是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。运用十分广泛，回归分析按照涉及的自变量的多少，可分为一元回归分析和多元回归分析。

6、方差分析：又称“变异数分析”或“F检验”，方差分析是从观测变量的方差入手，研究诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。

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二、常见的5种数据分析方法

所谓公式法就是针对某个指标，用公式层层分解该指标的影响因素。

举例：分析某产品的销售额较低的原因，用公式法分解：

对比法就是用两组或两组以上的数据进行比较，是最通用的方法。

我们知道孤立的数据没有意义，有对比才有差异。

一些直接描述事物的变量，如长度、数量、高度、宽度等，通过对比得到比率数据，增速、效率、效益等指标，这才是数据分析时常用的。

比如：用于在时间维度上的同比和环比、增长率、定基比、与竞争对手的对比、类别之间的对比、特征和属性对比等。

对比法可以发现数据变化规律，使用频繁，经常和其他方法搭配使用。

通过对2种及以上纬度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值。由价值直接转变为策略，从而进行一些落地的推动。象限法是一种策略驱动的思维，常于产品分析、市场分析、客户管理、商品管理等。

28法也可以叫帕累托法则，源于经典的二八法则。比如在个人财富上可以说世界上20%的人掌握着80%的财富。而在数据分析上，则可以理解为20%的数据产生了80%的效果，需要围绕这20%的数据进行挖掘。

漏斗法即是漏斗图，有点像倒金字塔，是一个流程化的思考方式，常用于像新用户的开发、购物转化率这些有变化和一定流程的分析中。

三、分享!5种速成数据分析方法

1、公式法

所谓公式法，就是用公式，对某一指标的影响因素进行分解。在BI工具中，常用的多维分析中，“向下钻取”也是这种方法的应用。例如分析产品销量低的原因，通过逐层分解销售，细化评估和分析的粒度。

2、对比法

对比法是比较两个或多个数据，这是最常见的方法，是速成数据分析中需要掌握的。例如，与竞争对手相比，在时间维度上的同比与环比、增长率、固定比等。

3、象限方法

通过划分两个或多个维度，用坐标来表示价值。象限法是一种战略驱动的思想，通常用于产品分析、市场分析、客户管理和商品管理。例如，经典的RFM模型，根据近期消费(近因)、消费频率(频率)、消费金额(货币)三个维度将顾客划分为八个象限。

4、28法/帕累托分析法

就个人财富而言，可以说世界上20%的人拥有80%的财富。在数据分析中可以理解，20%的数据产生了80%的效果，需要围绕20%的数据挖掘。

比如，用于产品分类来测量和构建ABC模型。例如，为公司贡献80%利润的客户有20%，然后在有限的资源下，要专注于维护这20%的客户。速成数据分析时，需要重视这一点。

5、漏斗法

漏斗法是一个漏斗图，有点像倒金字塔。这是一种流线型的思维方式。它经常用于开发新用户，购物转化率，这些有变化和一定流程的分析中。整体漏斗模型的核心思想，可以分为分解和量化。

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四、数据分析有哪些分析方法

数据分析方法有很多。

常见的有：1、描述统计。2、假设检验。3、信度分析。4、列联表分析。5、相关分析。6、方差分析。7、回归分析。8、聚类分析。9、判别分析等。

还包括多重响应分析、举例分析、项目分析、对应分析、决策树分析、顺境网络、系统方程、蒙特卡洛模拟等等。