这35个模型帮你轻松搞定数据分析(八大数据分析模型)

⒈数据分析方法与模型都有哪些？不用说，今天大家都知道大数据离不开数据分析，并且有各种各样的数据分析方法和数据分析模型。 这些数据分析方法和模型分为比较分析和分析、相关分析和综合分析四种方法。 这四种方法的区别在于，前三类主要是定性数据分析方法和模型，而综合数据分析方法和模型侧重于定性数据和定量数据的结合。
1.分类分析的数据分析方法
在数据分析中，如果对数据进行分类，可以达到更好的分析效果。 分类分析是将未知类别的某些部分归入我们已经分类的类别之一，或者分析一些数据，将数据分组到接近该级别的类别，并根据给予观察对象的适当分类级别进行分类。 这是更好地分析数据的唯一方法。
2.比较分析的数据分析方法
很多数据分析也经常使用比较分析的数据分析方法。 比较分析方法通常将两个相关数据进行比较，定量地展示和说明研究对象数量在一定标准下的较情况，并发现其他差异以及各种关系是否协调。
3.相关分析数据分析方法相关分析数据分析方法也是一种比较常见的数据分析方法，考察变量之间的关系。 按照是否区分自变量和因变量为标准，一般分为两类：一类是明确自变量和因变量之间的关系，另一类是不区分因果关系，仅区分是否存在因果关系。 变量之间是否相关，相关分析方法的方向性和紧密性。
敏感性分析是指从定量分析的角度考察相关因素的某些变化对特定关键指标或一组关键指标的响的不确定性分析技术。
回归分析是确定两个或多个变量之间相互依赖的定量关系的统计分析方法。
时间序列是按时间顺序排列不同时间点的指标值的数字序列。 时间序列实验是研究对象历史行为的客观记录，即包含研究对象的结构特征和规律。
4.综合分析数据分析法
层次分析法是一种实用的多目标或多解决策方法。 由于层次分析法在处理复杂决策问题方面的实用性和有效性，其在全球范围内得到了广泛的应用。 其应用涵盖经济规划和管理、能源政策和分配、行为科学、军事领导、交通、农业、教育、医疗和环境等许多领域。
综合分析不同于层次分析。 综合分析是指运用各种统计、金融等综合指标，捕捉和研究整个社会经济现象的一般特征和数量关系的研究方法。
上述数据分析方法和数据分析模型在企业运营、管理和投资决策中最常用，在企业决策中发挥着重要作用。 一般来说，数据分析师常用的有比较分析、分类分析、相关分析和综合分析四种方法。 希望这篇文章能够帮助大家更好的理解大数据。