每当被人问道，“数据分析有哪几种方法？”总是难以回答的。如果直接回答相关分析、回归分析、聚类分析、因子分析等具体方法，太过于浮于技巧表面而没讲明白数据分析根本。要知道数据分析有哪几种方法，就要回到数据分析到底解决哪些业务问题上来。

数据分析可以解决:
1.是多少(数据描述状况)
2是什么(树立数据标准)
3.为什么(探索问题原因)
4.会怎样(预测业务走势)
5.又如何(综合判断状况)

其中问题1是用数据描述问题，把问题量化。问题2-5是需要探索-假设-检验-总结的循环性的过程。只要熟练掌握了量化-探索-假设-检验-总结的循环，就能完成一个分析。基于这五个分类，我们可以将数据分析有哪几种方法进行拓展描述：

一、数据描述状况

AARRR分析法：AARRR是互联网行业增长黑客理论的五个大指标，解释了我们用户的所有行为过程。用户获取Acquisition、用户激活Activation 、 用户留存Retentio）、获得收益Revenue、推荐传播Referral。需要注意的是，实际用的时候，还有很多二级三级小指标，AARRR都是围绕用户来说的，实际上也只适用于用户运营，不是所有业务都能硬插这五个指标的。

杜邦分析法：原本是财务分析中用来衡量企业经营效益与财务指标的方法，现在也被推广开，用来拆解经营指标。比如销售金额=用户数*付费率*客单价。然后再层层拆解用户数，客单价构成。有意思的是，杜邦分析法拆出来的逻辑图会很复杂，所以很多人直接把它叫“分析模型”……

漏斗分析法：只要一个流程环节数>2，都能摆一个漏斗出来，漏斗分析是用来衡量流程转化率的指标。最典型的
比如互联网广告(站外页-落地页-促进页-转化页)，比如B2B销售的售前流程也很长(销售线索-初次接触-沟通需求-展示demo-议价-竞标-签署合同)。

量收利进销存：零售行业，无论线上线下都是这六个关键指标。和AARRR一样，有一堆二级三级小指标。

二、树立数据标准

数据分析有哪几种方法？又可以按照影响因素，将其分为单因素分析和多因素分析：

二八法

十分位法

切割法

矩阵法

Kmean聚类法

决策树

三、探究问题原因

分组对比

趋势推演

相关分析

回归分析

决策树

四、预测业务走势

移动平均法

指数平滑法

自回归移动模型

线性回归

随机森林

xgboost

神经网络

逻辑回归

五、综合判断业务情况

层次分析法AHP

因子分析

神经网络

以上就是关于数据分析有哪几种方法的一个解答了，从文中可知，数据分析可以分为五类方法，分别解决业务过程中的五类难题。