数据分析常用方法有哪些？

       对于那些刚刚涉足数据挖掘分析领域的人提出的问题，数据挖掘分析家们给出的答案多种多样。实际上我想告诉他们的是，数据分析领域最重要的能力就是：能够把数据转化成非专业人士也能明白的有意义的见解。为了更好地帮助人们更好地理解数据分析对挖掘数据价值的重要性，我们有必要使用一些工具。有一种方法叫四维分析法。简而言之，分析可以分成四个关键性的步骤，也就是说是数据分析大概有四种常用方法。

衡石科技

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数据分析

一、描述性分析：发生了什么事？

       这种分析方法最为常用。对于企业，此方法为数据分析师提供了重要的指标和企业的度量。比如每月收入与亏损帐单。通过这些账单，数据分析人员可以获得大量客户数据。理解顾客的地理信息，是“描述式分析”的方法之一。使用可视化工具，可以有效地加强描述型分析的信息。

二、诊断类型分析：为何发生？

       描述性资料分析的下一步是诊断型资料分析。诊断分析工具可以通过评估描述型数据，让数据分析员深入分析数据，钻入数据的核心。BIdashboard的设计很好，它可以整合：根据时间顺序进行数据读取、特征过滤和钻孔数据，以便更好地分析数据。

三、预测性分析：可能出现什么情况？

       预测性分析主要用于进行预测。通过预测模型，可以对事件未来发生的可能性进行量化的预测，也可以对事件发生的时间点进行量化的预测。预报模型通常使用各种不同的资料来执行预报。预测结果与数据成员多样性密切相关。预测可以帮助你在不确定的情况下做出更好的决策。在许多领域，预测模型也是一种重要的数据分析方法。

四、指导式分析：需要做什么？

       下一步的数据价值和复杂性分析是指令型分析。指导模型是基于对“发生了什么”，“为什么会发生”以及“可能发生什么”的分析，帮助用户决定他们应该做什么。指令型分析常常不是单独使用的方法，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，交通规划分析考虑到了每条路线的距离，每条路线的行驶速度，以及当前的交通控制，以帮助选择最佳的回家路线。

      以上就是小编带给大家的四种常用的数据分析方法，最后需要说明的是，每种分析方法都对业务分析有很大的帮助，同时也适用于各个方面的数据分析。对于不同领域的工作，它们往往表现出不同的形式，我们需要在掌握数据的情况下，清楚地知道用哪种方法分析实际问题最有效，结合场景灵活地运用，没有最好的分析方法只有最合适的。