常用的數據分析方法有描述統計、信度分析、相關分析、回歸分析、聚類分析等。本文將結合實際案例，為大家一一講解這些數據分析的方法。如果你想了解如何做數據分析，就接著看下去吧~
1、描述性統計分析絕大多數的報紙、雜誌、公司報告上的統計信息都會以簡單、易懂的方式匯總和展示，這種將數據以表格、圖形或數值的形式匯總的統計分析方法稱為描述性統計。描述性統計分析是通過圖表或數學方法，對數據資料進行整理、分析，並對數據的分布狀態、數字特徵和隨機變量之間關係進行估計和描述的方法。這也是我們在日常生活最常用的一種數據分析方法，因此這裡就不再用案例展開講解了。2、信度分析信度即可靠性，它是指採用同樣的方法對同一對象重複測量時所得結果的一致性程度。企業在招聘員工時會有一套性格測試題，這裡面就用到了信度分析。企業會在性格測試題裡面放入兩道及以上相同或相似的問題，這兩道題問的內容一樣，但是具體表達描述不一樣，通過計算求職人員是否在答題時選擇結果一致的答案來分析該求職人員的可靠性。下面舉個常見的案例，比如：華為在考察應聘人員的自主創新能力時，以下相同意思的說法會出現在多個不同的題目中供你選擇：我喜歡創新；做事時我喜歡有新方法，新點子；我能想出很多主意；我喜歡提出很多主意。如果你每次選的都不相同，那麼這份性格測試的可信度就會比較低，系統可能會判定你是一個不誠實的人，導致你通不過華為的性格測試。3、相關分析相關分析師研究現象之間是否存在依存關係，對具體有依存關係的現象探討相關方向及相關程度。例如，人的身高和體重之間；空氣中的相對溼度與降雨量之間是否存在依存關係，都是相關分析研究的問題。相關分析的方法很多，可以快速發現數據之間的關係，如正相關，負相關或不相關。比如有個案例是根據每日廣告曝光量和費用成本的數據，來找出廣告曝光量和費用成本之間存在依存關係，並形成模型，以便於後續做出正確的廣告投放策略。4、回歸分析回歸分析研究的是兩組或兩組以上變量之間定量關係的分析方法，在進行回歸分析之前需要確定變量的數量，同時也要確定自變量和因變量。比較常見的回歸分析有線性回歸。回歸分析是相關分析的深入和繼續。對所研究現象只作相關分析，僅說明現象之間具有密切的相關關係是不夠的，統計上研究現象之間具有相關關係的目的，就是要通過回歸分析，將具有依存關係的變量間的不確定的數量關係加以確定，然後由已知自變量值推算未知因變量的值，只有這樣，相關分析才具有實際意義。5、聚類分析聚類分析是指樣本個體或指標變量按其具有的特性進行分類，尋找合理的度量事物相似性的統計量。通常，我們遇到的很多數據都沒有很明確或具體的分類標籤，我們利用聚類分析將看似無序的對象進行分組、歸類，以達到更好地理解研究對象的目的。聚類結果要求組內對象相似性較高，組間對象相似性較低。需要注意的是聚類分析是一種缺乏分類標籤的分類方法，當我們對數據進行聚類並得到簇後，一般會單獨對每個類進行深入分析，從而得到更加細緻的結果。以上就是常用的數據分析方法及案例講解，大家都學會了嗎？