数据分析的方法有哪些？
分析大数据，R语言和Linux系统比较有帮助，运用到的方法原理可以翻翻大学的统计学，不需要完全理解，重在应用。
分析简单数据，Excel就可以了。Excel本意就是智能，功能很强，容易上手。我没有见过有人说自己精通Excel的，最多是熟悉Excel。Excel的函数可以帮助你处理大部分数据。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。
数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。
“啤酒与尿布”的故事产生于20世纪90年代的美国沃尔玛超市中，沃尔玛的超市管理人员分析销售数据时发现了一个令人难于理解的现象：在某些特定的情况下，“啤酒”与“尿布”两件看上去毫无关系的商品会经常出现在同一个购物篮中，这种独特的销售现象引起了管理人员的注意，经过后续调查发现，这种现象出现在年轻的父亲身上。
在美国有婴儿的家庭中，一般是母亲在家中照看婴儿，年轻的父亲前去超市购买尿布。父亲在购买尿布的同时，往往会顺便为自己购买啤酒，这样就会出现啤酒与尿布这两件看上去不相干的商品经常会出现在同一个购物篮的现象。如果这个年轻的父亲在卖场只能买到两件商品之一，则他很有可能会放弃购物而到另一家商店， 直到可以一次同时买到啤酒与尿布为止。沃尔玛发现了这一独特的现象，开始在卖场尝试将啤酒与尿布摆放在相同的区域，让年轻的父亲可以同时找到这两件商品，并很快地完成购物；而沃尔玛超市也可以让这些客户一次购买两件商品、而不是一件，从而获得了很好的商品销售收入，这就是“啤酒与尿布” 故事的由来。
当然“啤酒与尿布”的故事必须具有技术方面的支持。1993年美国学者Agrawal提出通过分析购物篮中的商品集合，从而找出商品之间关联关系的关联算法，并根据商品之间的关系，找出客户的购买行为。艾格拉沃从数学及计算机算法角度提 出了商品关联关系的计算方法——Aprior算法。沃尔玛从上个世纪 90 年代尝试将 Aprior 算 法引入到 POS机数据分析中，并获得了成功，于是产生了“啤酒与尿布”的故事。
一、PEST分析法
PEST分析法用于对宏观环境的分析，宏观环境也叫一般环境，指影响一切行业和企业的各种宏观力量。由于不同行业和企业有其自身特点和经营需要，分析的具体内容也会有差异，但一般都应对政治，经济，技术和社会这四大类影响企业的主要外部环境因素进行分析。
以PEST对中国互联网行业进行分析举例：
二、5W2H分析法：
5W2H是以五个W开头的单词和两个H开头的单词进行提问，从回答中发现解决问题的线索。即如图所示：
这个方法简单，方便，容易理解和使用，富有启发意义，广泛用于企业营销，管理活动，对于决策和执行性的活动措施也非常有帮助。对于其他是事情也可以从这七个方面去思考。
举个例子：
三、逻辑树分析法：
逻辑树又称问题树，演绎树或分解树等，也是分析法中最常用的方法，逻辑树的作用主要是帮助你理清自己的思路，避免进行重复和无关的思考，能够保证解决问题的过程完整性，它能将工作细分为便于操作的任务，确定各部分的优先顺序，明确的把责任落实到个人。
逻辑树的使用需要遵循三个原则：
要素化：把相同的问题总结归纳成要素。
框架化：将各个要素组织成框架，遵守不重不漏的原则。
关联化：框架内的各要素保持必要的相互关系，简单而不孤立。
例：
四、4P营销理论：
4P营销主要包括：产品（product），价格（price），渠道（place），促销（promotion）
例：
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以上是几个常用且很实用的方法，还有很多需要你们在实际工作中去运用，运用的越熟练，对数据分析的效果就越准确。
1 列表法
将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚、简单明了、有利于发现相关量之间的物理关系；此外还要求在标题栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等；根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等。最后还要求写明表格名称、主要测量仪器的型号、量程和准确度等级、有关环境条件参数如温度、湿度等。
2 作图法
作图法可以最醒目地表达物理量间的变化关系。从图线上还可以简便求出实验需要的某些结果（如直线的斜率和截距值等），读出没有进行观测的对应点（内插法），或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量范围以外的对应点（外推法）。此外，还可以把某些复杂的函数关系，通过一定的变换用直线图表示出来。例如半导体热敏电阻的电阻与温度关系为，取对数后得到，若用半对数坐标纸，以lgR为纵轴，以1／T为横轴画图，则为一条直线。
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