定量数据分析方法有哪几种，数据分析常见方法及模型分类

[ 路丁前言 ] 今日跟大伙儿共享一下较为普遍的数据统计分析方式及其实体模型归类。工作中，有很多的数据统计分析方式和实体模型，可是针对新新手入门的人而言，将会不能够一下子就寻找适合的数据统计分析方式及其实体模型，从而危害到工作中的进展。

因此今日新手就来给大伙儿详细介绍一些较为普遍的数据统计分析方式及其实体模型的归类。

一般来说，我们可以将数据统计分析方式分成数据分析、相关性分析、归类剖析及其综合分析四类，在其中前三类主要是以判定的数据统计分析方式和实体模型主导，而针对第四类而言便是较为重视判定与定量分析紧密结合。

数据分析

一般 状况下，数据分析是把2个彼此之间有联络的指标值数据信息用来开展较为。一般来说，按剖析目标的不一样能够 分为单一指标值数据分析和多指标值数据分析二种。举个事例，单一指标值数据分析也就是简易点评，像普遍的盈亏平衡剖析，主要是仔细观察保本点的高矮，进而对风险性的高矮作出分辨。而多指标值数据分析也就是考核评价。

相关性分析

相关性分析是用于科学研究自变量中间内在联系的一种普遍统计分析方法。针对相关性分析，也是分成两大类，一类是以便确立变量与自变量中间的关联而开展剖析，比如多元回归分析、时间序列分析剖析及其敏感性分析。另一类仅仅单纯性科学研究自变量彼此之间的相关分析，比如因子分析法。

敏感性分析是用于科学研究某一个要素产生变化时对此外一个或好几个要素危害水平的统计分析方法；

多元回归分析是用于明确二种及之上自变量中间定量分析关联的一种统计分析方法；

时间序列分析剖析主要是依据自变量的历史时间状况，来研究对象的结构类型和运作规律性的一种统计分析方法；

因子分析法是将好几个有关或是重合的自变量开展合拼，最终将其变为较少的好多个自变量和综合性指标值的一种统计分析方法。

归类剖析

一般来说，归类剖析就是指将不清楚怎样归类的自变量恰当的所属到大家早已明确好的归类中。还可以是依据一种测量自变量类型的方法来对自变量开展有效的归类。普遍的归类统计分析方法有聚类分析法及其判别分析。

聚类分析法是用于对研究方案开展归类的一种统计分析方法；

判别分析是用于分辨研究方案隶属种类的一种统计分析方法、

综合分析

综合分析就是指根据运用各种各样统计分析、会计等综合性指标值来体现和科学研究社会发展社会现象整体的一般特点和排列与组合的统计分析方法。普遍的有概率计算、财务报表分析、KANO实体模型、PSM实体模型、层次分析法。

概率计算是根据对关键经济效益指标值概率分布函数开展剖析，随后来点评总体风险性；

财务报表分析是根据剖析公司地方财政收入及其运营成效的各种指标值，最后来点评公司总体经营情况；

KANO实体模型是对客户满意度或是是对绩效指标的归类，根据顾客不一样要求开展区别，协助公司寻找提升顾客满意度的突破口；

PSM实体模型是价钱敏感性检测实体模型，简易且好用。不但可以获得最佳价钱，还能获得有效的价钱区段；

层次分析法是一种好用的多总体目标或多计划方案的管理决策方式，在许多 行业领域上都会应用到。