目前已經是大數據的時代，而且大數據給我們的工作和生活都帶來了方便，然而在獲得了這些數據之后，該如何分析，卻是一個公司最需要做的，也是最重要的一步，那么數據分析方法有哪些是比較常見的呢?今天我們就一起來了解一下吧。

數據分析方法——常用數據分析方法

1、聚類分析(ClusterAnalysis)它可以將被訪者從人口背景、消費習慣、生活方式、個性等方面進行分類，并將這些特性與消費習慣結合起來，是營銷管理中“市場區隔劃分”的主要手段。

2、因子分析(FactorAnalysis)影響消費者購買的原因有很多，但有些原因是相關的，有內在的必然性，只要深入了解這些內在的必然性，就可以將復雜問題簡單化，在執行上變得輕而易舉。還有在品牌差異性方面，通過因子分析，也可以發現各品牌內在的聯系，從而不會被外表所迷惑，對于分析品牌地位有很大的幫助。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯系，減少決策的困難。

3、相關分析(CorrelationAnalysis)相關分析提供影響消費者消費、評價品牌/產品與品牌/產品特性之間的內在關系。通過相關分析，可以看到自己品牌和競爭品牌的市場驅動力(Driver)和阻礙力(Barrier)。從而明確自身努力的方向。

4、對應分析(CorrespondenceAnalysis)對應分析是品牌形象分析最有效的工具，它可以將品牌、形象非常直觀地表現在二維平面上，清楚地看到自身品牌的形象以及各競爭品牌的關系。對應分析對于品牌定位和重定位，以及定位跟蹤是非常合適的。

比較好的數據分析軟件有哪些

SPSS是世界上最早采用圖形菜單驅動界面的統計軟件它將幾乎所有的功能都以統一、規范的界面展現出來。SPSS采用類似EXCEL表格的方式輸入與管理數據，數據接口較為通用，能方便的從其他數據庫中讀入數據。其統計過程包括了常用的、較為成熟的統計過程，完全可以滿足大部分的工作需要。

MATLAB是美國MathWorks公司出品的商業數學軟件，用于算法開發、數據可視化、數據分析以及數值計算的高級技術計算語言和交互式環境使用的。

其優點如下：

1、高效的數值計算及符號計算功能，能使用戶從繁雜的數學運算分析中解脫出來;

2、具有完備的圖形處理功能，實現計算結果和編程的可視化;

3、友好的用戶界面及接近數學表達式的自然化語言，使學者易于學習和掌握;

4、功能豐富的應用工具箱(如信號處理工具箱、通信工具箱等)，為用戶提供了大量方便實用的處理工具。

但是這款軟件的使用難度較大，非專業人士不推薦使用。

SAS是把數據存取，管理，分析和展現有機地融為一體。其功能非常強大統計方法齊，全，新。它由數十個專用模塊構成，功能包括數據訪問、數據儲存及管理、應用開發、圖形處理、數據分析、報告編制、運籌學方法、計量經濟學與預測等。SAS系統基本上可以分為四大部分：SAS數據庫部分;SAS分析核心;SAS開發呈現工具;SAS對分布處理模式的支持及其數據倉庫設計。不過這款軟件的使用需要一定的專業知識，非專業人士不推薦使用。

Finereport類EXCEL設計模式，EXCEL+綁定數據列”形式持多SHEET和跨SHEET計算，完美兼容EXCEL公式，用戶可以所見即所得的設計出任意復雜的表樣，輕松實現中國式復雜報表。它的功能也是非常的豐富，比如說數據支持與整合、聚合報表、數據地圖、Flash打印、交互分析等。

以上就是數據分析方法，有哪些的所有內容，從這里我們也可以看出，其實數據分析方法有很多，每一個企業都需要根據自己的實際情況以及實際的事件來選擇分析的方法，如果大家還想了解更多與之有關的內容，歡迎關注我們文軍營銷的官網。