數據分析方法有哪些_數據分析方法
隨著大數據的到來，數據分析師成為大數據時代一顆冉冉升起的新星，現在企業越來越重視大數據，數據分析師這個職業也成為企業爭搶的對象。那么數據分析師的分析數據的方法都有哪些呢？
1、數據分析遵循的原則：
① 數據分析為了驗證假設的問題，提供必要的數據驗證；
② 數據分析為了挖掘更多的問題，并找到原因；
③ 不能為了做數據分析而坐數據分析。
2、步驟：
① ?調查研究：收集、分析、挖掘數據
② ?圖表分析：分析、挖掘的結果做成圖表
3、常用方法：
利用數據挖掘進行數據分析常用的方法主要有分類、回歸分析、聚類、關聯規則、特征、變化和偏差分析、Web頁挖掘等， 它們分別從不同的角度對數據進行挖掘。
①分類。分類是找出數據庫中一組數據對象的共同特點并按照分類模式將其劃分為不同的類，其目的是通過分 類模型，將數據庫中的數據項映射到某個給定的類別。它可以應用到客戶的分類、客戶的屬性和特征分析、客戶滿意度分析、客戶的購買趨勢預測等，如一個汽車零 售商將客戶按照對汽車的喜好劃分成不同的類，這樣營銷人員就可以將新型汽車的廣告手冊直接郵寄到有這種喜好的客戶手中，從而大大增加了商業機會。
②回歸分析。回歸分析方法反映的是事務數據庫中屬性值在時間上的特征，產生一個將數據項映射到一個實值預測變量的函數，發現變量或屬性間的依賴關系，其主要研究問題包括數據序列的趨勢特征、數據序列的預測以及數據間的相關關系等。它可以應用到市場營銷的各個方面，如客戶尋求、保持和預防客戶流失活動、產 品生命周期分析、銷售趨勢預測及有針對性的促銷活動等。
③聚類。聚類分析是把一組數據按照相似性和差異性分為幾個類別，其目的是使得 屬于同一類別的數據間的相似性盡可能大，不同類別中的數據間的相似性盡可能小。它可以應用到客戶群體的分類、客戶背景分析、客戶購買趨勢預測、市場的細分 等。
④關聯規則。關聯規則是描述數據庫中數據項之間所存在的關系的規則，即根據一個事務中某些項的出現可導出另一些項在同一事務中也 出現，即隱藏在數據間的關聯或相互關系。在客戶關系管理中，(數據分析師)通過對企業的客戶數據庫里的大量數據進行挖掘，可以從大量的記錄中發現有趣的關聯關系，找出影 響市場營銷效果的關鍵因素，為產品定位、定價與定制客戶群，客戶尋求、細分與保持，市場營銷與推銷，營銷風險評估和詐騙預測等決策支持提供參考依據。
⑤特征。特征分析是(數據分析師)從數據庫中的一組數據中提取出關于這些數據的特征式，這些特征式表達了該數據集的總體特征。如營銷人員通過對客戶流失因素的特征提 取，可以得到導致客戶流失的一系列原因和主要特征，利用這些特征可以有效地預防客戶的流失。
⑥變化和偏差分析。偏差包括很大一類潛在 有趣的知識，如分類中的反常實例，模式的例外，觀察結果對期望的偏差等，其目的是尋找觀察結果與參照量之間有意義的差別。在企業危機管理及其預警中，管理 者更感興趣的是那些意外規則。意外規則的挖掘可以應用到各種異常信息的發現、分析、識別、評價和預警等方面。http://www.cda.cn/view/520.html
⑦Web頁挖掘。隨著 Internet的迅速發展及Web 的全球普及， 使得Web上的信息量無比豐富，“數據分析師”通過對Web的挖掘，可以利用Web 的海量數據進行分析，收集政治、經濟、政策、科技、金融、各種市場、競爭對手、供求信息、客戶等有關的信息，集中精力分析和處理那些對企業有重大或潛在重 大影響的外部環境信息和內部經營信息，數據分析師根據分析結果找出企業管理過程中出現的各種問題和可能引起危機的先兆，對這些信息進行分析和處理，以便識別、分 析、評價和管理危機。（cda數據分析培訓）
