很多数据分析是在分析数据的时候都会使用一些数据分析的方法，但是很多人不知道数据分析的分析方法有什么？对于数据分析师来说，懂得更多的数据分析方法是很有必要的，而且数据分析师工作工程中会根据变量的不同采用不同的数据分析方法，一般常用的数据分析方法包括聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析等，我们要学会使用这些数据分析之前一定要懂得这些方法的定义是什么。
第一先说因子分析方法，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。
第二说一下回归分析方法。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。
接着说相关分析方法，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。
然后说聚类分析方法。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。
接着说方差分析方法。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。
最后说一下对应分析方法。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。
通过上述的内容，我们发现数据分析的方法是有很多的，除了文中提到的聚类分析、因子分析、相关分析、对应分析、回归分析、方差分析等分析方法以外，还有很多的数分析方法，而上面提到的数据分析方法都是比较经典的，大家一定要多多了解一下此类相关信息的发生，希望这篇文章能够给大家带来帮助。
⑵ 数据分析方法有哪些
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(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。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。
5、回归分析
研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，?，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)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。
6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)
又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，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。
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⑶ 定性分析的方法有哪些
定性分析法主要根据除企业财务报表以外有关企业所处环境、企业自身内在素质等方面情况对企业信用状况进行总体把握。
亦称“非数量分析法”。主要依靠预测人员的丰富实践经验以及主观的判断和分析能力，推断出事物的性质和发展趋势的分析方法，属于预测分析的一种基本方法。这类方法主要适用于一些没有或不具备完整的历史资料和数据的事项。在管理会计中，采用这类方法首先由熟悉企业经济业务和市场的专家，根据过去所积累的经验进行分析判断，提出预测的初步意见，然后再通过召开座谈会或发出征求意见函等多种形式，对上述预测的初步意见进行修正、补充，并作为预测分析的最终数据。由于这类方法所运用的资料往往不是完整的历史统计数据，而是难以定量表示的资料，一般要依靠预测者的主观判断来获取预测的结果，因而亦称“判断分析法”或“集合意见法”。
⑷ 定性分析方法有哪些啊
定性分析法主要根据除企业财务报表以外有关企业所处环境、企业自身内在素质等方面情况对企业信用状况进行总体把握。 亦称“非数量分析法”。主要依靠预测人员的丰富实践经验以及主观的判断和分析能力，推断出事物的性质和发展趋势的分析方法，属于预测分析的一种基本方法。这类方法主要适用于一些没有或不具备完整的历史资料和数据的事项。在管理会计中，采用这类方法首先由熟悉企业经济业务和市场的专家，根据过去所积累的经验进行分析判断，提出预测的初步意见，然后再通过召开座谈会或发出征求意见函等多种形式，对上述预测的初步意见进行修正、补充，并作为预测分析的最终数据。由于这类方法所运用的资料往往不是完整的历史统计数据，而是难以定量表示的资料，一般要依靠预测者的主观判断来获取预测的结果，因而亦称“判断分析法”或“集合意见法”。
⑸ 定性指标用什么方法分析
定性--用文字语言进行相关描述
定量--用数学语言进行描述
定性分析与定量分析应该是统一的，相互补充的；; 定性分析是定量分析的基本前提，没有定性的定量是一种盲目的、毫无价值的定量；; 定量分析使之定性更加科学、准确，它可以促使定性分析得出广泛而深入的结论
定量分析是依据统计数据，建立数学模型，并用数学模型计算出分析对象的各项指标及其数值的一种方法。定性分析则是主要凭分析者的直觉、经验，凭分析对象过去和现在的延续状况及最新的信息资料，对分析对象的性质、特点、发展变化规律作出判断的一种方法。相比而言，前一种方法更加科学，但需要较高深的数学知识，而后一种方法虽然较为粗糙，但在数据资料不够充分或分析者数学基础较为薄弱时比较适用，更适合于一般的投资者与经济工作者。因此，本章以后几节所做的分析基本上以定性分析为主。但是必须指出，两种分析方法对数学知识的要求虽然有高有低，但并不能就此把定性分析与定量分析截然划分开来。事实上，现代定性分析方法同样要采用数学工具进行计算，而定量分析则必须建立在定性预测基础上，二者相辅相成，定性是定量的依据，定量是定性的具体化，二者结合起来灵活运用才能取得最佳效果。
不同的分析方法各有其不同的特点与性能，但是都具有一个共同之处，即它们一般都是通过比较对照来分析问题和说明问题的。正是通过对各种指标的比较或不同时期同一指标的对照才反映出数量的多少、质量的优劣、效率的高低、消耗的大小、发展速度的快慢等等，才能为作鉴别、下判断提供确凿有据的信息。
应用:
在证据法学研究中，定性分析方法和定量分析方法各有长处，可以相辅相成。但是由于我国证据法学的研究人员比较熟悉定性分析方法，所以有必要特别强调定量分析方法的功能和重要性。例如，我们不仅要分析某个证据规则是好还是不好，而且要分析其利弊比例……等等
专利分析法分为定量分析和定性分析两种。定量分析即对专利文献的外部特征（专利文献的各种着录项目）按照一定的指标（如专利数量）进行统计，并对有关的数据进行解释和分析。定性分析是以专利的内容为对象，按技术特征归并专利文献，使之有序化的分析过程。通常情况下需要将二者结合才能达到较好的效果。
⑹ 定性分析包括哪些方法
定性分析法 定性分析法主要根据除企业财务报表以外有关企业所处环境、企业自身内在素质等方面情况对企业信用状况进行总体把握。 亦称“非数量分析法”。主要依靠预测人员的丰富实践经验以及主观的判断和分析能力，推断出事物的性质和发展趋势的分析方法，属于预测分析的一种基本方法。这类方法主要适用于一些没有或不具备完整的历史资料和数据的事项。在管理会计中，采用这类方法首先由熟悉企业经济业务和市场的专家，根据过去所积累的经验进行分析判断，提出预测的初步意见，然后再通过召开座谈会或发出征求意见函等多种形式，对上述预测的初步意见进行修正、补充，并作为预测分析的最终数据。由于这类方法所运用的资料往往不是完整的历史统计数据，而是难以定量表示的资料，一般要依靠预测者的主观判断来获取预测的结果，因而亦称“判断分析法”或“集合意见法”。 常用的定性分析方法 管理人员的判断 建立在最高管理层提出的意见和建议基础上，这种方法依赖于这支队伍的经验、才能和直觉。如果管理当局正确决策的业绩记录保持良好，这种方法是很有价值的。但有时它也反映出了一种“象牙塔”里的观点，这些人将他们自己隔离起来，根本不知道在广大的员工和顾客中间，到底发生了什么。一般来说，管理人员在经理办公室里呆的时间越少，与员工和顾客保持越密切的联系和交往，这种方法所造成的危险就越小。 专家的意见 这种方法建立在企业外部顾问的专业知识基础上，能为管理当局带来高度专业化和有价值的帮助。对于那些已经采取的、有可能出现问题的行动，管理当局可以聘请这样的顾问在公司里进行日常业务的咨询。 销售人员的估计 这种信息来源能够带来很大的价值，因为销售人员一般说来是最接近顾客的。这种方法对于那些产品生命周期短、技术更新快的行业尤为重要，这种方法的主要缺点是潜在的们见，因为他们总认为，自己的估计将被领导用作提高销售定额的依据(例如，如果销售人员对某产品未来3个月年的销路看好，认为有希望每月多销售20％，但他可能仅对管理人员说有10％的增长希望，以免上级为他制定20％的增长定额。针对这种情况，管理者可将销售人员的保守估计略微上提，既留有余地，又起到促进作用——译者注)。 顾客调查和市场测试 顾客调查涉及到利用市场调查技术，直接从顾客那里收集信息。此时进入我脑海中的例子是百事可乐所做的“味道测试”，他们请消费者品尝百事可乐与可口可乐，然后说出他们的偏好。但是，如果抽样不具有代表性或者问卷设计有漏洞，所得到的结果就可能极不准确(见本书第6章中有关统计学的部分)。按照推测，10年前可口可乐公司之所以停止销售其“老式可乐”部分原因是由于一个调查问卷的措词不当造成的。这个问卷没有明确地询问消费者，如果老式可乐从市场中被取消，他们会有什么感觉。市场测试是指在一个小范围内，展示和促销一个品牌。一般说来，新品牌总是在具有“领头羊”地位的市场上进行测试(即一般是指某些可代表广大消费者的主要城市或城镇)。显然，如果该品牌在这些市场中销路很好，它们就可以在全国范围内投放市场或公开亮相。但是，如果产品的缺陷很快被现，该品牌就需要加以改进，甚至有时也许不得不放弃。存在于市场测试本身的风险是：新产品可能被竞争者跟踪窃取信息。记住，这些公司“间谍”可能从你的努力中获取宝贵的信息。 小组讨论 这是由委员会或小组做出决定。小组的所有成员，都必须就单一的决定达成共识(即提出一个人人都可接纳的方案)。当这种方法发挥作用时，它常常显示出团队的内聚力。但是，要防止一个“恃强凌弱的霸道之人”，可能对小组的其他成员施加过分的影响，强迫人们同意他的意见。电影《十二个生气的人》中，十分形象地描绘了这一点。这是一个关于陪审团就一个被指控犯有杀人罪的年轻人，判断其有罪还是无罪的故事。起初，一个陪审团成员，成功他说服除了一位以外其他所有的陪审团成员，让他们都同意他认为有罪的表决。而唯一的那位“坚持己见”的陪审员站出来，面对那个“霸道之人”，据理力争，最后，整个陪审团表决元罪释放了被告。 集合意见法 将每个人的估计值相加，然后得出一个平均值。这种方法的关键是：每个人的估计值都有相同的权重。因此，这种方法被看作是“民主”的方法(如果每个人的意见按其重要性给予不同的权重，就可能得到更准确的估计值，这也是集合意见法的一种——译者注)。 德尔菲法 这是集合意见法的一种变异形式。每个参与者递交他们的个人估计值，然后审查其他参与者的估计值。这样，他们就会熙顾到不同意见而重新考虑和修改他们的原始数值。(参加者应该背对背，不能相互碰面。一般的，他们把预测值邮寄或送到组织者手中，由组织者汇总各人的看法后再返还给他们。他们可以在不受别人干涉的情况下，客观地分析手中的数据。这样反复几次，答案就会趋于一致——译者注)，从这种意义上来讲，它可以被看作是小组讨论和集合意见法的混合体，综合了上面两种方法的长处。 质—量分析法 正如你所看到的，许多的决策问题是建立在未知的因素之上，而且常常是建立在主观的估计之上。那么，在这种“软”环境下，寻找和运用一些“科学化的方法”，使这一过程变得尽可能地客观，就成为十分自然的事了。为达到这样的目的，我们可以选择运用贝叶斯(Bayesian)法来为我们提供一个量化公式的轮廓，从而使质的、主观的(即“软”的)信息输入后变得“硬”一些。 吸引力指数 吸引力指数使我们能够按照预计的利润率，来排列项目或产品的优劣顺序。如果资金有限，这个指数可用来帮助我们决定把哪些项目排除在考虑之外。
⑺ 数据分析的基本方法有哪些
数据分析的三个常用方法：
1. 数据趋势分析
趋势分析一般而言，适用于产品核心指标的长期跟踪，比如，点击率，GMV，活跃用户数等。做出简单的数据趋势图，并不算是趋势分析，趋势分析更多的是需要明确数据的变化，以及对变化原因进行分析。
趋势分析，最好的产出是比值。在趋势分析的时候需要明确几个概念：环比，同比，定基比。环比是指，是本期统计数据与上期比较，例如2019年2月份与2019年1月份相比较，环比可以知道最近的变化趋势，但是会有些季节性差异。为了消除季节差异，于是有了同比的概念，例如2019年2月份和2018年2月份进行比较。定基比更好理解，就是和某个基点进行比较，比如2018年1月作为基点，定基比则为2019年2月和2018年1月进行比较。
比如：2019年2月份某APP月活跃用户数我2000万，相比1月份，环比增加2%，相比去年2月份，同比增长20%。趋势分析另一个核心目的则是对趋势做出解释，对于趋势线中明显的拐点，发生了什么事情要给出合理的解释，无论是外部原因还是内部原因。
2. 数据对比分析
数据的趋势变化独立的看，其实很多情况下并不能说明问题，比如如果一个企业盈利增长10%，我们并无法判断这个企业的好坏，如果这个企业所处行业的其他企业普遍为负增长，则5%很多，如果行业其他企业增长平均为50%，则这是一个很差的数据。
对比分析，就是给孤立的数据一个合理的参考系，否则孤立的数据毫无意义。在此我向大家推荐一个大数据技术交流圈： 658558542 突破技术瓶颈，提升思维能力 。
一般而言，对比的数据是数据的基本面，比如行业的情况，全站的情况等。有的时候，在产品迭代测试的时候，为了增加说服力，会人为的设置对比的基准。也就是A/B test。
比较试验最关键的是A/B两组只保持单一变量，其他条件保持一致。比如测试首页改版的效果，就需要保持A/B两组用户质量保持相同，上线时间保持相同，来源渠道相同等。只有这样才能得到比较有说服力的数据。
3. 数据细分分析
在得到一些初步结论的时候，需要进一步地细拆，因为在一些综合指标的使用过程中，会抹杀一些关键的数据细节，而指标本身的变化，也需要分析变化产生的原因。这里的细分一定要进行多维度的细拆。常见的拆分方法包括：
分时 ：不同时间短数据是否有变化。
分渠道 ：不同来源的流量或者产品是否有变化。
分用户 ：新注册用户和老用户相比是否有差异，高等级用户和低等级用户相比是否有差异。
分地区 ：不同地区的数据是否有变化。
组成拆分 ：比如搜索由搜索词组成，可以拆分不同搜索词;店铺流量由不用店铺产生，可以分拆不同的店铺。
细分分析是一个非常重要的手段，多问一些为什么，才是得到结论的关键，而一步一步拆分，就是在不断问为什么的过程。
⑻ 定性分析法包括哪些方法
定性分析法包括（判断分析法、调查分析法、移动分析法、归纳分析法、演绎分析法、比较分析法、结构分析法）等方法。
扩展：
定性研究方法（Qualitative Research Method） 定性研究方法是根据社会现象或事物所具有的属性和在运动中的矛盾 变化，从事物的内在规定性来研究事物的一种方法或角度。 它以普遍承认的公理、一套演绎逻辑和大量的历史事实为分析基础， 从事物的矛盾性出发，描述、阐释所研究的事物。进行定性研究， 要依据一定的理论与经验，直接抓住事物特征的主要方面， 将同质性在数量上的差异暂时略去。
供参考。
⑼ 对一个未知物进行定性分析的依据是什么常用的方法有哪些
未知物定性分析方法：
多种试验技术可以用来帮助失效分析师确定失效原因。失效分析师根据专业知识，联合运用各种实验技术分析断裂源处的失效起因、材料异常、操作损害。为避免争论，通常有必要使用现代试验工具，寻找支持简单试验得出结果的进一步的证据。失效分析师的才能在于选择正确类型的测试和检查，开展这些测试和检查的顺序也很重要。
1、视觉检查
视觉检查是失效分析的第一步，也是很重要的一步。有经验的人员凭借肉眼仔细检查失效零部件的缺陷可以得到大量信息。可能通过研究断口表面首选大概确定失效类型（塑性、脆性、疲劳等等），也有可能通过研究断口形貌定位裂纹起源位置。
检查断口起源和纵剖面组织会提供引起裂纹萌生的异常或损伤的线索，常用体视显微镜和放大镜协助肉眼寻找细节线索。
2、无损检测
对失效部件进行无损检测，并结合未使用的部件的检测结果，可以提供缺陷类型信息、从部件生产阶段上遗留下来的缺陷和服役期间缺陷的产生。渗透检测、射线检测、超声检测是提供这些信息的有效技术。无损检测的目的是分析一些迹象，并且区分主要缺陷与二次损伤。若需要，残余应力测量也会给出有用的信息。
3、断口分析
扫描电子显微镜（SEM），由于具有大的景深和分辨率，因此是失效分析的重要工具并且被誉为失效分析师的眼睛。通过SME进行断口检查，失效模式、裂纹起源、引起失效的异常等等可以准确定义。在部件自由表面产生的缺陷，由于SEM具有高的景深，裂纹起源处和断裂特征可以同时检查以确定损伤类型和裂纹萌生处的异常。
4、显微分析
能谱分析设备，作为所有现代SEM可用的附件，可以用来分析失效件的材料成分，以确定可能在起源处出现的杂质、渣坑、腐蚀产物、外来沉积等物质的组成元素。在粗糙表面产生的分析信息应小心使用，根据EDS产生的成分信息的分析特点，如波谱分析（WDS）的互补技术可以用来分析EDS能谱中能级重合的元素，如含钼合金中的硫。电子探针（EPMA）是定量分析微观结构特征的极有用的技术。电子探针产生的感兴趣位置的X射线图像，如渣坑、腐蚀产物、氧化物等等，为定义感兴趣特征区域的源或机理的信息。俄歇电子谱（AES）是一项极好的技术，用于原位定义断口试样上的脆性特征。由磷、锡、砷、锑在原奥氏体晶界偏析引起的回火脆性和由硫在原奥氏体晶界处析出的脆性硫化物，是非常多可以用AES明显识别的情况中的两种。
5、化学分析
在材料成分与规定有一定程度偏差是主要失效原因的情况下，有必要精确确定失效组分的组成。有很多基于原子吸收和发射原理的分析方法都可以用于元素含量的估测，在含量为百分之几十至十亿分之几的范围内。
X射线荧光谱分析方法（XRF）用于工厂分析而控制熔体成分和原材料分析，因为这种方法容易同时分析一个固体样品上的大量元素。原子吸收光谱和它的现代变种广泛用于精确测试，特别是对于痕量元素的分析。氢、氧、氮通过真空和惰性气体熔融技术，碳和硫通过燃烧方法。
6、微观组织检测
失效件的微观组织提供了有价值的信息。众所周知微观组织决定了力学性能以及金属材料的断裂行为，这又与成分、热处理过程相关。通过仔细研究微观结构，可能找到成分设计、工艺、热处理的缺点。微观结构损害在很多情况下不是非常明显，因此一个失效分析师必须受训以确定他们。晶界薄膜和孔洞、不合适的第二相分布、脆性相的存在、表面损伤（由氧化、腐蚀、磨损和侵蚀）、非金属夹杂、缩孔等等，是可以较容易通过金相检查确定的缺陷中的一些。有时，可能有必要通过一些材料特定的测试，寻找所观察到不正常微观组织的支持和确定性的证据。失效分析过程中产生的一些情况，光学显微镜的分辨率和放大倍数不适合检查特别细小的微观组织细节。例如，残余奥氏体在板条边界处转化为碳化物引起时效马氏体脆性，或镍基高温合金涡轮叶片析出的γ′相在高的工作温度暴露，这些情况的学习有必要使用高分辨率技术例如透射电子显微镜（TEM）。SEM也可以用于研究细小的微观组织特征，当感兴趣区域的对比度可以通过背散射电子图像获取或者深腐蚀技术。
7、机械测试
尽管机械测试很少被当做失效分析过程中的一个需求，但特定的测试仍是有必要的，它可以用于产生支持案例失效分析的一些数据。硬度测量，操作简单并且对制样要求最低，可以提供因微观结构变化引起的性能变化的信息。感兴趣的微观结构特征处测量微观硬度对于失效分析是及其有用的。
8、实验数据的分析和解释
失效分析的最关键步骤是对使用各种实验技术产生的数据的解释。有必要(a)列出产生的所有数据，(b)基于科学原则分析数据，(c)在证据或确认实验的基础上消除貌似矛盾的原因，(d)考虑断裂模式的所有可能原因，(e)最终确认最可能的失效原因。一旦确认了失效原因，特定的补救方法也就比较明显，最合理的补救方法应被设计者、制造者和用户采用。