常见的数据分析方法有哪几种

常见的数据分析方法有以下几种：

• 决策树分析法。这种数据分析方法需要基于信息论，其输出的结果精度高、效率快且容易被理解，但缺点是不能用来进行复杂数据的处理与分析。

• 关联规则分析法。这种方法主要用于事物数据库中，可处理和分析大量数据，更多用来削减搜索空间。

• 粗糙集分析法。这种方法可以对数据进行主观评价，只需要通过对数据进行观测，就可以清除冗余信息。

• 模糊数学分析法。此方法是对实际问题和数据进行模糊的分析，与其他数据分析方法相比，它能得到更加客观的结果。

• 人工神经网络分析法。此方法具有自学功能和联想存储功能。

• 混沌和分形理论分析法。这两种理论主要用来解释自然社会中存在的现象，通常用来研究智能认知，并应用于自动控制等领域。

• 自然技术分析方法。这种方法可以根据不同生物层面进行模拟与仿真，可细分为群体智能算法、免疫算法和DNA算法三种类型。群体智能算法主要是研究集体行为，免疫算法具有多样性，而DNA算法主要用于随机化的搜索方法，它可以进行全局寻优，通常能在实际应用中获取优化的搜索空间，并在此基础上自动调整搜索方向，且在整个过程中不需要确定的规则。目前，DNA算法普遍应用于多种行业中，且已取得不错的成效。

• 趋势分析法。当数据很多，而我们又想从数据中更快、更便捷来发现数据信息的时候，这个时候需要借助图形的力量，所谓图形的力量，就是借助EXCEl或者其他画图工具把他画出来。趋势分析一般用于核心指标的长期跟踪，比如：点击率、GMV、活跃用户数。一般做成简单的数据趋势图，但光制作成数据趋势图还不算分析，必须像上面一样，数据有那些趋势上的变化，有没有周期性，有没有拐点，并分析背后的原因，无论是内部原因还是外部原因。

• 分组分析法。分组分析法是指根据数据的性质、特征，按照一定的指标，将数据总体划分为不同的部分，分析其内部结构和相互关系，从而了解事物的发展规律。根据指标的性质，分组分析法分为属性指标分组和数量指标分组。所谓属性指标代表的是事物的性质、特征等，如姓名、性别、文化程度等，这些指标无法进行运算；而数据指标代表的数据能够进行运算，如人的年龄、工资收入等。分组分析法一般都和对比分析法结合使用。

• 预测分析法。预测分析法主要基于当前的数据，对未来的数据变化趋势进行判断和预测。预测分析一般分为两种：一种是基于时间序列的预测，例如，依据以往的销售业绩，预测未来3个月的销售额；另一种是回归类预测，即根据指标之间相互影响的因果关系进行预测，例如，根据用户网页浏览行为，预测用户可能购买的商品。

• 漏斗分析法。漏斗分析法也叫流程分析法，它的主要目的是专注于某个事件在重要环节上的转化率，在互联网行业的应用较普遍。比如，对于信用卡申请的流程，用户从浏览卡片信息，到填写信用卡资料、提交申请、银行审核与批卡，最后用户激活并使用信用卡，中间有很多重要的环节，每个环节的用户量都是越来越少的，从而形成一个漏斗。使用漏斗分析法，能使业务方关注各个环节的转化率，并加以监控和管理，当某个环节的转换率发生异常时，可以有针对性地优化流程，采取适当的措施来提升业务指标。

• AB测试分析法。AB 测试分析法其实是一种对比分析法，但它侧重于对比A、B两组结构相似的样本，并基于样本指标值来分析各自的差异。例如，对于某个App的同一功能，设计了不同的样式风格和页面布局，将两种风格的页面随机分配给使用者，最后根据用户在该页面的浏览转化率来评估不同样式的优劣，了解用户的喜好，从而进一步优化产品。