1、因子分析方法
所谓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，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奥典型抽因法等等。
2、回归分析方法
回归分析方法就是指研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组变量的相依关系的统计分析方法。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。回归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;按照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归分析和非线性回归分析。
3、相关分析方法
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、聚类分析方法
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。聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，不需要事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，自动进行分类。
5、方差分析方法
方差数据方法就是用于两个及两个以上样本均数差别的显着性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。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着影响的变量。
6、对应分析方法
对应分析是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。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。
㈡ 最常用的四种大数据分析方法有哪些
1.描述型分析：发生了什么?
这是最常见的分析方法。在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。
例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息。
2.诊断型分析：为什么会发生?
描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。
良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。
3.预测型分析：可能发生什么?
预测型分析主要用于进行预测。事件未来发生的可能性、预测一个可量化的值，或者是预估事情发生的时间点，这些都可以通过预测模型来完成。
预测模型通常会使用各种可变数据来实现预测。数据成员的多样化与预测结果密切相关。
在充满不确定性的环境下，预测能够帮助做出更好的决定。预测模型也是很多领域正在使用的重要方法。
4.指令型分析：需要做什么?
数据价值和复杂度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于对“发生了什么”、“为什么会发生”和“可能发生什么”的分析，来帮助用户决定应该采取什么措施。通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。
例如，交通规划分析考量了每条路线的距离、每条线路的行驶速度、以及目前的交通管制等方面因素，来帮助选择最好的回家路线。
㈢ 大数据分析的基本方法有哪些
1.可视化分析
不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
2. 数据挖掘算法
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3. 预测性分析能力
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4. 语义引擎
由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5. 数据质量和数据管理
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
㈣ 餐饮业都有哪些大数据
你好，很高兴为您解答，餐饮业的大数据下面小编总结了以下餐饮大数据请知悉！
餐厅在筹备期间的大数据运用：餐厅筹备期间，作为老板应该从现有的大量数据中提出自己的餐厅筹备计划。并且计算这个计划的可行性。在此期间涉及的有当地餐厅数量，当地各餐厅在线订单，当地商业地皮价格走势，当地水电气等商用价格等，当然这些数据很多都是自古以来都要考察的，但你不能不说这是属于大数据的范畴。
餐厅运营期间的大数据运用：餐厅运营期间，在老客户的数据分析上和新顾客的数据挖掘上，都需要利用到大数据分析，只有数据维度足够多，才能更准确得了解顾客。才不会把把卫生巾当礼品送给一群单身男生。
餐厅发展（开分店）的大数据：除了综合前两个数据分析进行总结之外，还需要进行新一轮的成本评估和风险评估，这不但涉及到大数据，还涉及金融贷款和资本运作了，那又是个更大的话题了。这都是在互联网思维下做餐厅的一些大数据运用节点，题主参考就好，至于数据的收集可以通过三餐美食等餐饮管理软件及其配套的餐饮管理系统，数据的处理系统导入大数据分析算法来进行生成。
谢谢，望采纳！
㈤ 大数据分析方法，常用的哪些
数据分析的目的越明确，分析越有价值。明确目的后，需要梳理思路，搭建分析框架，把分析目的分解成若干个不同的分析要点，然后针对每个分析要点确定分析方法和具体分析指标；最后，确保分析框架的体系化（体系化，即先分析什么，后分析什么，使得各个分析点之间具有逻辑联系），使分析结果具有说服力。
㈥ 餐饮企业如何做好大数据挖掘
般餐企会将客户分为四类：过客、散客、回头客、忠实客。在这四种客户中，过客和散客是不需要做过多营销的，并且能够带给餐企更多利润的是回头客和忠实客，这两类客户对品牌认可度高，且会介绍给朋友。也就是说，餐企必须要对客户进行进一步精准营销，培养更多的回头客和忠实客。
举个简单的例子，家门口有两家饭店，两个都是中餐馆，味道都是尚可。其中一家，从来不主动做营销，不会给任何点餐建议；而另外一家，进去之后就会有一种宾至如归的感觉，服务员能亲切地叫出客户名字，了解喜好，甚至知道是偏好甜还是咸，能根据客户喜好引导点餐，提供贴心的一站式服务。
那选择哪一家就不言而喻了。
而这家餐厅对客户的充分了解是建立在对客户资料以及消费情况得深度挖掘下。这就是数据挖掘的魅力。
系统分析整理好的数据进行再次发掘，将客户清晰分类。客户分类的目的就是为了增加回头客，壮大忠实客户群体。在这个基础上，客户进行进一步细分如理性消费者、冲动型消费者；偏爱折扣型，喜欢尝新型。针对这些不同的客户群体，餐企再次营销就可以更精准到位。