如今，是数据的时代，很多人打算学习数据分析，所以想了解常见的分析方法，那么下面小编给大家介绍常见的数据分析方法，一起来看看吧。
常见的数据分析方法
一、描述统计
描述统计是通过图表或数学方法，对数据资料进行整理、分析，并对数据的分布状态、数字特征和随机变量之间关系进行估计和描述的方法。描述统计分为集中趋势分析、离中趋势分析和相关分析三大部分。
二、假设检验
1、参数检验。在已知总体分布的条件下(一般要求总体服从正态分布)对一些主要的参数(如均值、百分数、方差、相关系数等)进行的检验。
2、非参数检验。不考虑总体分布是否已知，常常也不是针对总体参数，而是针对总体的某些一股性假设(如总体分布的位罝是否相同，总体分布是否正态)进行检验。
三、信服分析
信度即可靠性，它是指采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果的一致性程度。
信度指标多以相关系数表示，大致可分为三类：稳定系数(跨时间的一致性)，等值系数(跨形式的一致性)和内在一致性系数(跨项目的一致性)。信度分析的方法主要有四种：重测信度法、复本信度法、折半信度法、α信度系数法。
四、列联表分析
列联表是观测数据按两个或更多属性(定性变量)分类时所列出的频数表。
列联表又称交互分类表，所谓交互分类，是指同时依据两个变量的值，将所研究的个案分类。交互分类的目的是将两变量分组，然后比较各组的分布状况，以寻找变量间的关系。
五、相关分析
研究现象之间是否存在某种依存关系，对具体有依存关系的现象探讨相关方向及相关程度。
1、单相关：两个因素之间的相关关系叫单相关，即研究时只涉及一个自变量和一个因变量。
2、复相关 ：三个或三个以上因素的相关关系叫复相关，即研究时涉及两个或两个以上的自变量和因变量相关。
3、偏相关：在某一现象与多种现象相关的场合，当假定其他变量不变时，其中两个变量之间的相关关系称为偏相关。
数据分析的技巧
1、象限法。通过对两种维度的划分，运用坐标的方式表达出想要的价值，由价值直接转变为策略，从而进行一些落地的推动。象限法是一种策略驱动的思维，广泛应用于战略分析、产品分析、市场分析、客户管理、用户管理、商品管理等。
2、多维法。通过对多种维度的划分，运用立方体的形式进行展现，适用于大的数据量。它是一种精细驱动的思维，只要数据齐全且丰富，均可以使用。
3、假设法。很多时候，数据分析是没有数据可明确参考的，比如：新进入一个市场，公司开拓某样产品。老板让你预测一年后的销量。产品的基础数据非常糟糕，拿不到什么有效数据。
这时候就用到了假设法，往往都是人工设置一个变量或者比率来进行反推。假设法是一种启发思考驱动的思维，它更多的时一种思考方法，即假设，验证，判断。
4、指数法。主要有线性加权、反比例、log三种方法，是一种目标驱动的思维，是将无法利用的数据加工成可利用的，从而进行分析。但是指数法没有统一的标准，很多指数更依赖经验来进行加工。
5、二八法。它是一种只抓重点的思维，几乎应用于所有的领域，所以这种分析思维几乎没有什么局限性。但是在一些特定的情况下数据分析依旧不能放弃全局，否则就会使思路变得狭隘。
常见的数据分析路径
1、Sample，数据抽样，保证数据的效度和信度。
效度是指数据的准确性，也指选择的数据和分析目标及业务目标是吻合的。
信度是指数据的稳定性，要保证样本数据有代表性，且在一定周期内不能有过大的波动(否则模型不稳定)。
2、Explore，数据特征探索及预处理，e.g. 看数据的分布情况、对数据进行标准化等。
3、Modefy，明确问题、模型选择、方案调整。
4、Model，执行建模方案。
5、Assess，结果评估(准确性、稳定性、是否符合业务预期、效益如何)。
