数据分析常见分析方法有哪些？最详细的应用总结来了

数据分析是表示使用最合适的分析方法来对大量数据进行分析解析，从而获取一些有用的信息并形成结论的过程。我们在现实生活中，数据分析已经被广泛的运用了。

下面就让我们来看看，在不同的场景下，应该使用哪一种方法才能做出最有效的分析，以帮助大家来做出判断。

（一）多维尺度分析

根据具有很多维度的样本或变量之间的相似性或非相似性来对其进行分类的一种统计学研究方法，用空间和距离来体现各个点之间的关系，是研究品牌竞争力的常用分析方法。

（二）线性回归

最基本的描述点与点之间关系的算法，描述影响某些现象的变量是怎么如何影响，是各领域最经典的分析方法，常用来预测消费支出、固定投资支出等。

（三）超市销售额影响因素预测一般使用时间序列分析：

当下流行的分析方法，常用于判断未来的趋势变化以及分析历史数据的变化规律的影响因素，常用于企业经营管理、市场潜量预测、气象预报、环境污染控制等方面。

（四）用贝叶斯网络进行建模：贝叶斯网络

在Modeler软件中进行贝叶斯网络建模，导入预测数据对用户流失率进行预测。

（五）通过年龄和收入对人群进行聚类一般使用聚类算法

层次聚类、K-means聚类、二阶聚类、多维尺度分析、对应分析，以及结合因子分析方法对比选择最优人群分类的方法。

（六）用户流失的影响因素及新用户预测：Logistic

逻辑回归算法是数据分析中常用的经典统计学方法，在SPSS软件中可以简单便捷实现该算法。常用于医疗、金融等业务场景的分类预测问题。

（七）朴素贝叶斯算法

该算法应用广泛，逻辑性简单，且较为稳定，当数据呈现不同的特点时，该算法的分类性能不会有太大差异。此算法在现实生活中应用广泛，常用于文字识别、图像识别、文本分类、垃圾邮件分类、信用评估、钓鱼网站检测等。

综上所述，小编觉得数据分析的分析方法是十分多样的，通过以上例子会发现分析方法没有最好的只有最合适的。大家在做数据分析时，应灵活应用各种分析方法来得出最科学的结论。