常见的数据分析方法有哪些？

想要成为一名合格的数据分析师，需要掌握的知识以及技能有很多，而数据分析方法就是其中最为重要的。了解数据分析方法，既可以加深对数据分析的了解，同时也能增加自身的经验。那么常见的数据分析方法有哪些？

1、预测建模：预测建模着眼于一组变量如何预测另一变量。做到这一点的两种方法是通过驱动程序分析和定位。

2、驱动因素分析：该方法在确定不同驱动因素在市场中扮演的相关角色。假设你的一项调查问题衡量的是客户的整体满意度，而另一项调查则衡量的是对公司不同方面（例如质量，价格和客户服务）的满意度。你可以使用驱动因素分析来量化整体满意度各个方面的相对影响。

3、指定目标：定位在确定你公司感兴趣的特定特征。例如，许多公司希望了解其最大客户的人口统计资料。可以使用几种不同的技术来进行目标定位，尽管其中大多数都是复杂且易于误解的。预测是没有统计专业知识的人推荐的唯一方法。

4、分割：该方法的目标是找到做出类似调查回答的人群，其总体目标是制定专门针对特定人群的策略。分割的三种类型是判断，聚类分析和潜在类别分析。

5、判断：判断涉及使用与调查中的关键变量相关的单个变量或一小组变量。如果交叉表软件显示年龄与许多其他调查问题相关联，则可以使用年龄进行细分。

6、潜在类别分析：此方法是聚类分析的更新版本。它使用先进的潜在类分析程序，可以自动克服所有聚类分析假设。