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    很多數據分析是在分析數據的時候都會使用一些數據分析的方法，但是很多人不知道數據分析的分析方法有什么？對于數據分析師來說，懂得更多的數據分析方法是很有必要的，而且數據分析師工作工程中會根據變量的不同采用不同的數據分析方法，一般常用的數據分析方法包括聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析等，我們要學會使用這些數據分析之前一定要懂得這些方法的定義是什么。
    第一先說因子分析方法，所謂因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。因子分析的方法約有10多種，如影像分析法，重心法、最大似然法、最小平方法、α抽因法、拉奧典型抽因法等等。
    第二說一下回歸分析方法�；貧w分析方法就是指研究一個隨機變量Y對另一個(X)或一組變量的相依關系的統計分析方法�；貧w分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統計分析方法�；貧w分析方法運用十分廣泛，回歸分析按照涉及的自變量的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變量和因變量之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。
    接著說相關分析方法，相關分析是研究現象之間是否存在某種依存關系，并對具體有依存關系的現象探討其相關方向以及相關程度。相關關系是一種非確定性的關系。
    然后說聚類分析方法。聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，不需要事先給出一個分類的標準，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。
    接著說方差分析方法。方差數據方法就是用于兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由于各種因素的影響，研究所得的數據呈現波動狀。方差分析是從觀測變量的方差入手，研究諸多控制變量中哪些變量是對觀測變量有顯著影響的變量。
    最后說一下對應分析方法。對應分析是通過分析由定性變量構成的交互匯總表來揭示變量間的聯系�？梢越沂就�一變量的各個類別之間的差異，以及不同變量各個類別之間的對應關系。對應分析的基本思想是將一個聯列表的行和列中各元素的比例結構以點的形式在較低維的空間中表示出來。

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