数据分析方法逐渐成为商业分析、市场营销、金融和医疗领域等多个行业所必需的技能。
十种最常见的数据分析方法
1.回归分析（Regression Analysis）： 一种用于探究变量之间关系的统计学方法，通过建立数学方程式来预测一个自变量与一个或多个因变量之间的关系。
2.聚类分析（Cluster Analysis）： 一种分组分析方法，可以对数据进行分类和聚合，以将相似的观察结果划分到同一组中。
3.决策树分析（Decision Tree Analysis）： 一种可视化分析方法，通过树形结构呈现出导致某种结果的各个决策和可能结果之间的关系。
4.时间序列分析（Time Series Analysis）： 一种用于探究时间序列数据（如股票价格、气象数据等）的统计学方法，以预测未来发展趋势和趋势周期。
5.假设检验（Hypothesis Testing）： 指通过收集数据并对数据进行统计分析，来对某种假设进行推断的一种方法。
6.关联规则挖掘（Association Rule Mining）： 一种挖掘大规模数据集中不同项之间相互依赖关系的方法，常用于购物篮分析等领域。
7.生存分析（Survival Analysis）： 一种针对时间序列数据的统计方法，用于评估一组对象在特定条件下具体事件发生的概率，如患病风险等。
8.因子分析（Factor Analysis）： 一种用于减少变量数量和简化数据结构的分析方法，通过找到潜在变量之间的关系，将原始数据压缩成较少的变量。
9.机器学习（Machine Learning）： 一种使用算法和模型训练计算机，使其从数据中获取新知识和能力的技术，极大地扩展了数据分析的范围。
10.神经网络（Neural Networks）： 一种基于人工智能的分析方法，模拟人脑神经元的运作方式，以实现模式识别、图像识别等高级分析目标。
常用的数据分析可视化图表
1.条形图（Bar chart）：用于比较不同类别之间的数值大小，例如销售额、人数等。
2.折线图（Line chart）：用于显示趋势，例如股票价格、气温等随时间的变化。
3.散点图（Scatter plot）：用于显示两个连续变量之间的关系，例如身高和体重、广告费用和销售额等。
4.饼图（Pie chart）：用于展示不同部分占整体的比例，例如销售额中各种产品的占比。
5.热力图（Heatmap）：用于显示二维数据的密度和分布情况，例如地图上的人口密度或者温度分布。
6.箱线图（Box plot）：用于显示数据的分布情况，包括中位数、四分位数、极值等。
7.直方图（Histogram）：用于显示连续变量的分布情况，例如身高的分布情况。
8.树状图（Tree map）：用于显示不同部分占整体的比例，并且可以使用不同形状和颜色表示不同类别
