摘自《谁说菜鸟不会数据分析》
一、初级数据分析方法索引
①对比分析（对比思路有——目标对比、不同时期对比、同级部门|单位|地区对比、行业内对比、活动效果 对比）
②分组分析法：总体中的数据根据性质做归类，不同类对比（如年龄组、性别组、学历组等
③结构分析法：就是某成分占总体的百分比和比率（很容易懂吧）
④平均值分析法:（没啥好说的）
⑤交叉分析法：通常用于分析两个变量之间的关系，【如：原数据（地区、水果类型、销量）→交叉分析后（某地区某水果的销售量）】
⑥综合评价分析：多个指标换成一个能够衡量的综合情况的指标（好比找找工作，你要求发展前景、薪资、工作环境等，但是面对10个公司做选择的时候，这些分散的指标并不能帮助你做决策，但如果发展前景60%，10个公司从0-1分别给分；薪资30%，10个公司从0-1分别给分；工作环境10%，10个公司从0-1分别给分，最后计算一个总分降序排列，是不是瞬间感觉决策变的简单了？）
⑦杜邦分析：涉及财务知识，百度吧~不过原理是找到一个综合指标，并依次往下找到其相关指标
⑧漏斗分析：漏斗分析（适用于网站中某些关键路径转化率的分析）+对比分析——不一样的效果
⑨矩阵关联分析（重点）：百度，一句话说不清，不过感觉经济类很多模型都是这种类型的呀~书里提及的一个比较好的方法就是在矩阵的基础上加一个权重分析，可以是的数据更具体形象。。。。。建议看书
二、高级数据分析方法索引
①产品研究：相关分析、对应分析、判别分析、结合分析、多维尺度分析等；
②品牌研究：相关分析、聚类分析、判别分析、因子分析、对应分析、多维尺度分析等；
③价格研究：相关分析、PSM价格分析等
④市场细分：聚类分析、判别分析、因子分析、对应分析、多维尺度分析、logistic回归、决策树等
⑤满意度研究：相关分析、回归分析、主成分分析、因子分析、结构方程等
⑥用户研究：相关分析、聚类分析、判别分析、因子分析、对应分析、logistic回归、决策树、关联规则等
⑦预测决策：回归分析、决策树、神经网络、时间序列、logistic回归等
今天学习的数据分析法方法，只能说基本的都理解了，实践中运用过一点，高级的分析方法，大部分目前尚未试用过，留着以后用~
