數據分析師針對不同業務問題可以製作各種具體的數據模型去分析問題，運用各種分析方法去探索數據，這裡介紹最常用的三種分析方法，希望可以對您的工作有一定的的幫助
文中可視化圖表均使用DataFocus數據分析工具製作。
1.相關分析
相關分析顯示變量如何與另一個變量相關。例如，它顯示了計件工資是否會帶來更高的生產率。
2.回歸分析
回歸分析是對一個變量值與另一個變量值之間差異的定量預測。回歸模擬依賴變量和解釋變量之間的關係，這些變量通常繪製在散點圖上。您還可以使用回歸線來顯示這些關係是強還是弱。
另請注意，散點圖上的異常值非常重要。例如，外圍數據點可能代表公司最關鍵供應商或暢銷產品的輸入。但是，回歸線的性質通常會讓您忽略這些異常值。
3.假設檢驗
假設檢驗是基於某些假設並從樣本到人口的數理統計中的統計分析方法。主要是為了解決問題的需要，對整體研究提出一些假設。通常，比較兩個統計數據集，或者將通過採樣獲得的數據集與來自理想化模型的合成數據集進行比較。提出了兩個數據集之間統計關係的假設，並將其用作理想化零假設的替代方案。建議兩個數據集之間沒有關係。
在掌握了數據分析的基本圖形和分析方法之後，數據分析師認為有一點需要注意：「在沒有確認如何表達你想要解決的問題之前，不要開始進行數據分析。」簡而言之，如果您無法解釋您試圖用數據分析解決的業務問題，那麼沒有數據分析可以解決問題。
除非註明，否則均為DataFocus企業大數據分析系統,讓數據分析像搜索一樣簡單原創文章，轉載必須以連結形式標明本文連結。