数据分析师必须掌握的常见数据分析方法

　　通过数据分析结果，能够为企业的发展以及产业优化提供极大的数据支撑以及理论依据。越来越多的企业认识到数据分析的重要作用，逐渐打开数据分析师的招聘市场。那作为数据分析师应该掌握哪些常见的数据分析方法呢？

　　对于基础的数据分析师而言，主要是根据既有的数据进行结论式的研究，一般会用到的分析方法包括：
　　细分分析：通过不同的维度将已知数据细分为不同的层次，再根据漏斗原理进一步分析；
　　对比分析：针对同一维度的数据在不同的时间、空间以及标准的情况下的数据对比，对应的对比分析结论可以得到同比数据、环比数据、定基比数据等。
　　漏斗分析：漏斗分析方法是在特定的目标之下，分析其转化效果的一种方式，这个过程一般可以得到转化路径中的漏洞，然后针对性地进行各个环节的优化。
　　同期群分析：一般用来调查固定用户群体的留存情况，常见的案例就是网站的留存率。
　　聚类分析：将具有相同特征的对象划归为某个类型，针对性研究不同对象之间的影响因素，我们常见的案例有同一事件中男女生的比例，地域性占比等等。
　　AB测试：由于不同用户的不同喜好，一般情况下新产品上市时，会通过AB测试的方法获取用户对产品的喜爱或者接受程度，主要用来收集数据。
　　埋点分析：埋点分析也是为了收集用户的数据，以观察用户的行为以及偏好。这个方法一般应用在互联网产品中，可以在用户使用过程中自动获取数据。

　　以上这些方法是目前大部分初级数据分析师常用的分析方法，主要以获取数据以及既有少量数据的结论性分析为主，由于可操作的数据量较少，通过这些方法得到的结论一般不具备完整性，并不能完全作为企业发展的依据。

　　而现在市场上急需的数据分析师主要是，能够根据大量的数据挖掘出更多潜在的价值，因此需要使用的分析方法更多的需要结合统计学、数理算法等更加复杂的分析方法。参考《数据分析方法》图书，高级数据分析是应该掌握的数据分析方法包括描述性数据分析、线性回归分析、方差分析、假设检验、相关性分析、聚类分析、判别分析、因子分析以及主成分分析集中。

　　描述性统计是一类统计方法的汇总，揭示了数据分布特性，主要包括数据的频数分析、数据的集中趋势分析、数据离散程度分析、数据的分布以及一些基本的统计图形。
　　线性回归分析是应用及其广泛的数据分析方法之一，它基于观测数据简历变量间适当的依赖关系，以分析数据内在规律，具体方法有一元线性分析、多元线性分析、Logistic回归分析等等。
　　方差分析的使用需要满足个样本是相互独立的随机样本，并且个样本来自正态分布总体，各总体方法相等。具体方法有单因素方差分析、多因素有交互方法分析、多因素无交互方法分析、协方差分析等。
　　假设检验是用来判断样本与样本、样本与总体的差异是由抽样误差引起还是本质差别造成的统计推断方法，基本原理是先对总体的特征做出某种假设，然后通过抽样研究的统计腿里，对此假设做出推断。
　　相关分析是一种非确定性的关系、研究不同的现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。
　　聚类分析是一种探索性的分析。是将数据分类到不同的类或者簇的过程，同一簇中的对象有很大的相似性，而不同的簇间的对象有很大的相异性。
　　判别分析是一种统计判别和分组技术，就一定数量样本的一个分组变量和相应的其他多元变量的已知信息，确定分组与其他多元变量信息所述的样本进行判别分组。判别分析和聚类分析都是对数据进行分类，聚类分析可以直接对样本和指标进行探索式分类，而判别分析必须是针对样本的已知分类和相应资料进行判别。
　　因子分析是指研究从变量群中提取共性银子的统计技术。从大量的数据中寻找内在的练习，从而减少决策的困难。一般情况下座位胡成分分析的基础的反复法。因子分析的具体方法有很多种，例如重心法、影像分析法、最大似然发、最小平方发等等。
　　主成分分析是通过正交变换将一组可能存在现骨干型的变量转换为一组现行不相关的变量，转换后的这组变量叫主成分。其主要思想是降维。

　　可能有些同学们对于这些数据分析方法感到非常的陌生，但这些确实是支撑高级数据分析师的理论基础。通过这些数据分析方法，可以更好地发掘出所得到的的数据深层次的价值。完成市场趋势变化的研究，从而为企业的未来发展指定方向。想要深入学习数据分析需要大家不断地去探索学习，也需要在理论知识学习的基础上掌握其实战的能力。