1.回归分析

当您需要进行预测和预测未来趋势时, 回归分析是很好的工具。回归测量因变量 (要测量的变量) 和自变量 (用于预测因变量的数据) 之间的关系。虽然你只能有一个因变量, 但你可以有几乎无限数量的独立变量。回归还可以帮助您发现运营中可以通过突出趋势和因素之间的关系来优化的业务点。

2.假设检验

这种分析方法也称为“T 测试”, 可将所拥有的数据与假设进行比较。它还可以预测可能做出的决策将如何影响您的业务。T 测试可以比较两个变量, 以找到相关性, 并根据结果做出决策。例如, 实际业务中可能会假设更多的工作时间相当于更高的生产率。在实施延长工作时间之前, 重要的是要确保有真正的效果, 以避免造成不好的反作用。

3.蒙特卡洛模拟

作为计算不可预知变量对特定因子影响的最常用方法之一, 蒙特卡罗模拟使用概率建模来帮助预测风险和不确定性。为了测试假设或场景, 蒙特卡洛模拟将使用随机数和数据, 根据任何结果对任何情况进行各种可能的结果进行分析。这是一个非常有用的数据分析方法，可以跨越多个领域应用，包括项目管理、财务、工程、物流等等。通过测试各种可能性，可以了解随机变量如何影响您的计划和项目。

4.内容分析

这种方法有助于了解定性数据中出现的总体主题。使用词云图颜色编码特定主题和想法等技术有助于分析文本数据，以找到最常见的线程。在处理用户反馈、访谈数据、开放式调查等数据时，内容分析可以很好地工作。这有助于确定需要改进的最重要领域。

5.叙事分析

叙事分析主要包含五个要素，即行动(act)、场景(scene)、行动者(agent)、能动性(agency)和目的(purpose)。这种分析侧重于故事和想法在整个公司的沟通方式，可以帮助你更好地了解组织文化。这可能包括解释员工对其工作的感受、客户对组织的看法以及如何查看运营流程。它在考虑改变企业文化或规划新的营销策略时非常有用。

没有统计分析的黄金标准，也没有绝对正确的方法。选择的方法应始终反映收集的数据以及要提取的解决方案类型。匹配正确的数据和分析有助于发现更好的方案，以优化企业的业务，对企业业务进行数字化变革。

(1)数据分析师：在拥有行业数据的电商、金融、电信、咨询等行业里做业务咨询，商务智能，出分析报告。

(2)数据挖掘工程师：在多媒体、电商、搜索、社交等大数据相关行业里做机器学习算法实现和分析。

(3)科学研究方向：在高校、科研单位、企业研究院等高大上科研机构研究新算法效率改进及未来应用。

1、明确分析的目的，提出问题。只有弄清楚了分析的目的是什么，才能准确定位分析因子，提出有价值的问题，提供清晰的指引方向。

2、数据采集。收集原始数据，数据来源可能是丰富多样的，一般有数据库、互联网、市场调查等。具体办法可以通过加入“埋点”代码，或者使用第三方的数据统计工具。

3、数据处理。对收集到的原始数据进行数据加工，主要包括数据清洗、数据分组、数据检索、数据抽取等处理方法。

4、数据探索。通过探索式分析检验假设值的形成方式，在数据之中发现新的特征，对整个数据集有个全面认识，以便后续选择何种分析策略。

5、分析数据。数据整理完毕，就要对数据进行综合分析和相关分析，需要对产品、业务、技术等了如指掌才行，常常用到分类、聚合等数据挖掘算法。Excel是最简单的数据分析工具，专业数据分析工具有R语言、Python等。

6、得到可视化结果。借助可视化数据，能有效直观地表述想要呈现的信息、观点和建议，比如金字塔图、矩阵图、漏斗图、帕累托图等，同时也可以使用报告等形式与他人交流。