很多資料分析是在分析資料的時候都會使用一些資料分析的方法，但是很多人不知道資料分析的分析方法有什麼？對於資料分析師來說，懂得更多的資料分析方法是很有必要的，而且資料分析師工作工程中會根據變數的不同採用不同的資料分析方法，一般常用的資料分析方法包括聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、迴歸分析、方差分析等，我們要學會使用這些資料分析之前一定要懂得這些方法的定義是什麼。

第一先說因子分析方法，所謂因子分析是指研究從變數群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的資料中尋找內在的聯絡，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。迴歸分析方法就是指研究一個隨機變數Y對另一個(X)或一組變數的相依關係的統計分析方法。迴歸分析是確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法。迴歸分析方法運用十分廣泛，迴歸分析按照涉及的自變數的多少，可分為一元迴歸分析和多元迴歸分析；按照自變數和因變數之間的關係型別，可分為線性迴歸分析和非線性迴歸分析。

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係，並對具體有依存關係的現象探討其相關方向以及相關程度。相關關係是一種非確定性的關係。

然後說聚類分析方法。聚類分析指將物理或抽象物件的集合分組成為由類似的物件組成的多個類的分析過程。聚類是將資料分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的物件有很大的相似性，而不同簇間的物件有很大的相異性。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資料出發，自動進行分類。

接著說方差分析方法。方差資料方法就是用於兩個及兩個以上樣本均數差別的顯著性檢驗。由於各種因素的影響，研究所得的資料呈現波動狀。方差分析是從觀測變數的方差入手，研究諸多控制變數中哪些變數是對觀測變數有顯著影響的變數。

最後說一下對應分析方法。對應分析是通過分析由定性變數構成的互動彙總表來揭示變數間的聯絡。可以揭示同一變數的各個類別之間的差異，以及不同變數各個類別之間的對應關係。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。

通過上述的內容，我們發現數據分析的方法是有很多的，除了文中提到的聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、迴歸分析、方差分析等分析方法以外，還有很多的數分析方法，而上面提到的資料分析方法都是比較經典的，大家一定要多多瞭解一下此類相關資訊的發生，希望這篇文章能夠給大家帶來幫助。