壹、分類分析數據分析方法
在數據分析中，如果對數據進行分類，可以更好地進行分析。分類分析就是把未知類別的某些部分放入我們已經分類的類別中的壹個；或者會對壹些數據進行分析，將這些數據歸類到接近這個程度的類別中，根據這個程度對觀察對象進行合理的分類。只有這樣，我們才能更好地分析數據。
二，數據分析方法的比較分析
很多數據分析也經常采用比較分析的數據分析方法。比較分析通常是將兩個相互關聯的數據進行比較，定量地顯示和說明某壹標準中研究對象的數量，並發現其他差異和關系是否和諧。
三、相關性分析數據分析方法相關性分析數據分析方法也是壹種比較常見的數據分析方法，相關性分析是指研究變量之間關系的壹種分析方法。根據是否區分自變量和因變量，壹般分為兩類:壹類是理清自變量和因變量的關系；另壹種是不區分因果關系的分析方法，只研究變量是否相關，相關的方向和緊密程度。
敏感性分析是指從定量分析的角度研究某些因素對某壹關鍵指標或壹組關鍵指標的影響程度的壹種不確定性分析技術。
回歸分析是確定兩個或多個變量之間數量關系的統計分析方法。
時間序列是將指標在不同時間點的值按時間順序排列的壹系列數字。時間序列實驗是對研究對象歷史行為的客觀記錄，因此包含了研究對象的結構特征和規律。
四、綜合分析數據分析法
層次分析法是壹種實用的多目標或多方案決策方法。由於其在處理復雜決策問題上的實用性和有效性，層次分析法(AHP)數據分析方法在世界範圍內得到了廣泛的應用。其應用已擴展到經濟規劃與管理、能源政策與分配、行為科學、軍事指揮、交通、農業、教育、醫療和環境等諸多領域。
但是，綜合分析不同於層次分析法。綜合分析是指利用統計、金融等各種綜合指標，反饋和研究社會經濟現象的壹般特征和數量關系的研究方法。
上面提到的數據分析方法和數據分析模型是企業管理和投資決策中最常用的，在企業決策中起著至關重要的作用。壹般來說，比較分析、分類分析、相關分析、綜合分析都是數據分析師常用的方法。希望這篇文章能幫助妳更好的理解大數據。