本文介绍和如何进行数据分析统计（见效最好的7个分析法）相关内容。
统计数据分析
多元线性回归分析
分析多个自变量与一个因变量之间的线性关系，在实际统计分析中，一般利用软件对多元回归模型进行估计。
非线性回归分析
自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是非线性的，非线性回归模型有很多包括对数曲线方程、反函数曲线方程、二次曲线方程、三次曲线方程、复合曲线方程、幂函数曲线方程 、S形曲线方程等均为非线性回归方程。
其它回归分析模型还有很多，之前有写过一篇回归分析的内容，想了解的小伙伴可以去看，这里就不赘述啦！
五、方差分析
方差分析又称“变异数分析”或“F检验”，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。使用条件包括：各样本须是相互独立的随机样本；各样本来自正态分布总体；各总体方差相等。
根据所分析的试验因素个数多少，可分为：
单因素方差分析
用来研究一个控制变量的不同水平是否对观测变量产生了显著影响。这里，由于仅研究单个因素。
双因素方差分析
用来分析两个因素的不同水平对结果是否有显著影响，以及两因素之间是否存在交互效应。
六、聚类分析
聚类分析是一种探索性的分析，在分类的过程中，人们不必事先给出一个分类的标准，聚类分析能够从样本数据出发，将数据分类到不同的类或者簇。同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相异性。
聚类分析的计算方法主要有：
分裂法
首先创建k个划分，k为要创建的划分个数。然后利用一个循环定位技术通过将对象从一个划分移到另一个划分来帮助改善划分质量。典型的划分方法包括：k-means、k-medoids、CLARA、CLARANS、FCM等。
层次法
创建一个层次以分解给定的数据集，可以分为自上而下(分解)和自下而上(合并)两种操作方式。方法包括：BIRCH、CURE、ROCK、CHEMALOEN等。
基于密度的方法
根据密度完成对象的聚类。方法包括：DBSCAN、OPTICS等。
基于网格的方法
先将对象空间划分为有限个单元以构成网格结构，然后利用网格结构完成聚类。方法包括：STING、CLIQUE等。
基于模型的方法
假设每个聚类的模型并发现适合相应模型的数据。方法包括：COBWEB、CLASSIT等。
七、时间序列分析
时间序列是同一现象在不同时间上的观察数据按时间先后顺序排列起来所得到的数列，也称为动态数列。时间序列的两个基本要素：现象所属的时间和反映现象在不同时间上的指标数值。
时间序列按排列指标的表现形式不同，可分为：
绝对数时间序列
指一系列同类的总量指标数据按时间先后顺序排列而形成的序列，反映现象在各个时期上达到的绝对水平。又分为：时点序列和时期序列。
相对数时间序列
指相对指标数值按时间先后顺序排列而形成的时间序列，主要反映的是客观现象数量对比关系的发展过程。
平均数时间序列
指一系列同类的平均指标数值依时间顺序排列形成的数列，主要反映的是客观现象一般水平的发展变化过程。又可分为：静态平均数时间序列和动态平均数时间序列。
时间序列的分析模型，按影响因素可划分为：
长期趋势的测定和分析方法：时距扩大法、移动平均法、最小二乘法。
季节变动的测定和分析方法：同期平均法、移动平均趋势剔除法。
循环变动的测定和分析方法：直接法和剩余法。
当然了，统计学远远不止这7种数据分析方法，还有很多其他方法值得我们深挖学习，如通径分析、因子分析、主成分分析等。如果以后要做数据分析，一定要学习更多统计学的基础知识。
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