1.数据分析的基本方法

数据分析应该以业务场景为起始思考点，以业务决策作为终点。基本思路为5步：

• 挖掘业务含义
• 制定分析计划
• 拆分查询数据
• 提炼业务洞察
• 产出商业决策

2.内外因素分解法

内外因素分解法是把问题拆成四部分，包括内部因素、外部因素、可控和不可控。然后再一步步解决每一个问题。

3.DOSS

DOSS是从一个具体问题拆分到整体影响，从单一的解决方案找到一个规模化解决方案的方式。

4.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。

5.假设检验

是数理统计学中根据一定假设条件由样本推断总体的一种方法。

6.相关分析

相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。常见的有线性相关分析、偏相关分析和距离分析。

7.判别分析

从已知的各种分类情况中总结规律，当新样品进入时，判断其与判别函数之间的相似程度。

8.主成分与因子分析

主成分分析基本原理：利用线性变换的思想，在损失很少信息的前提下把多个指标转化为几个综合指标，从而达到简化系统结构，抓住问题实质的目的。因子分析基本原理：利用降维的思想，由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发，将变量表示成为各因子的线性组合，从而把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子。

9.时间序列分析

经典的统计分析都假定数据序列具有独立性，而时间序列分析则侧重研究数据序列的互相依赖关系。

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数据分析能帮助企业发现很多问题，但是超过80%的人都不擅长，也很难为此投入太多精力。

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