我们生活中的很多领域都需要用到数据分析，数据分析可以有助于我们作出更为准确的判断，本文带大家一起来了解一下常见的数据分析方法有哪些？数据分析的过程包括哪些阶段？

数据分析方法

一、常见的数据分析方法有哪些？

1、聚类分析(Cluster Analysis)

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(Factor Analysis)

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(Correlation Analysis)

相关分析(correlation analysis)，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。

4、对应分析(Correspondence Analysis)

对应分析(Correspondence analysis)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。

二、数据分析是什么？

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

在统计学领域，将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。

探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。

数据分析方法

三、数据分析的过程包括哪些阶段？

1、明确分析的目的与框架

一个分析项目，你的数据对象是谁？商业目的是什么？要解决的什么业务问题？基于对商业的理解，整理分析框架和分析思路。

2、数据收集

数据收集是按照确定的数据分析和框架内容，有目的的收集、整合相关数据的一个过程，他是数据分析的一个基础。

3、数据处理

数据处理是指对采集到的数据进行加工、整理，以便展开数据分析，它是数据分析前必不可少的阶段。

4、数据分析

数据分析是指通过分析手段、方法和技巧对准备好的数据进行探索、分析，从中发现因果关系、内部联系和业务规模，为商业提供决策参考。

5、数据展现

一般情况下，数据分析的结果都是通过图、表的方式来呈现，俗话说：字不如表，表不如图。借助数据展现手段，能更直观的呈现出信息。

6、撰写报告

最后阶段，就是撰写数据分析报告，这是对整个数据分析成果的一个呈现。通过分析报告，把分析的目的、过程、结果记方案完成呈现出来。

以上就是本文带来的常见的数据分析方法有哪些？数据分析的过程包括哪些阶段？有效的数据分析可以让我们采取更加适当的下一步行动。

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