数据分析常用的7大思维方法详解数据分析常用的7大思维方法详解图

数据分析常用的7大思维方法详解 数据分析常用的7大思维方法详解图

描述性分析：描述性分析是对数据进行基本的描述和总结，包括数据的收集、整理、分类和汇总等。描述性分析可以帮助我们了解数据的基本情况，为后续的深入分析打下基础。

探索性分析：探索性分析是在描述性分析的基础上，进一步挖掘数据中可能存在的模式、关系和趋势。常见的探索性分析方法有相关性分析、回归分析、聚类分析、主成分分析等。

假设检验：假设检验是检验某个假设是否成立的过程。在数据分析中，我们通常会提出一些假设，然后通过收集数据、计算统计量和构建假设检验模型来检验这些假设。常用的假设检验方法有t检验、方差分析、卡方检验等。

预测分析：预测分析是根据历史数据对未来情况进行预测的过程。常见的预测分析方法有时间序列分析、回归预测、机器学习预测等。

因果分析：因果分析是确定两个或多个变量之间因果关系的过程。常用的因果分析方法有格兰杰因果检验、贝叶斯因果推断等。

多维数据分析：多维数据分析是指对多个维度的数据进行分析，以获取更全面的信息。常见的多维数据分析方法有因子分析、主成分分析、聚类分析等。

可视化分析：可视化分析是将数据通过图形的方式展示出来，以便更好地理解和解释数据。常见的可视化分析方法有柱状图、折线图、散点图、热力图等。