数据分析方法与模型都有哪些？

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现在大数据的流行程度众所周知，数据分析作为其核心组成部分，其方法和模型的多样性不可或缺。数据分析方法与模型大致可以分为比较分析、分类分析、相关分析和综合分析四大类。前三种方法主要采用定性的数据分析手段，而综合分析则强调定性与定量相结合。
1. 分类分析方法
分类分析旨在将未知数据分类到已定义的类别中，或通过对数据集的分析，归纳并归类至相应程度，从而对观察对象进行合理的分类，以便于深入分析数据。
2. 对比分析方法
对比分析法通过比较两个相互关联的数据集，展现并解释研究对象在某一标准上的数量差异，从中揭示各种关系的协调性或差异性。
3. 相关分析方法
相关分析是研究变量之间关系的一种方法，包括区分自变量和因变量的关系分析，以及不区分因果关系，仅研究变量之间是否相关、相关方向和密切程度的不确定性分析技术。
4. 敏感性分析方法
敏感性分析是定量分析的一个方面，它研究当某些因素发生变动时，对关键指标影响程度的技术。
5. 回归分析方法
回归分析用于确定两种或两种以上变量间的定量依赖关系，是一种统计分析方法。
6. 时间序列分析方法
时间序列分析涉及在不同的时间点上对一个指标的取值进行记录和分析，它反映了研究对象的历史行为特征和潜在规律。
7. 综合分析方法
层次分析法（AHP）是一种实用的多目标决策方法，广泛应用于各个领域，如经济计划和管理、行为科学、军事指挥等。
8. 综合分析方法
综合分析则是指使用各种统计和财务综合指标来研究和反馈社会经济现象的总特征及其数量关系的方法。
这些数据分析方法与模型在企业经营、管理和投资决策中极为常用，对于银行业务和投资决策等方面发挥着至关重要的作用。通常，对比分析、分类分析、相关分析和综合分析这四种方法都是数据分析师的常用工具，希望本文能帮助大家更深入地理解大数据分析。