定量数据分析方法有哪几种，数据分析常见方法及模型分类

今日，我们将共同一下常见的数据统计分析方法及其模型分类。对于刚刚踏入这个行业的新手来说，面对众多的统计方法和模型可能会感到无所适从，我们将详细介绍一些常见的数据统计分析方法和模型分类。

我们可以将统计分析方法分为数据分析、相关性分析、聚类分析以及综合分析四大类。前三类主要是定性统计分析方法和模型，而第四类则注重定性和定量的结合。

一、数据分析

数据分析主要是通过对比两个有关联的指标数据来进行。根据分析目标的不同，可以将其分为单一指标数据分析和多指标数据分析两种。例如，单一指标数据分析就像简单的评价，如盈亏平衡分析，主要是观察保本点的高低，以判断风险的大小。而多指标数据分析则是一种考核评价的方法。

二、相关性分析

相关性分析是一种用于研究变量之间内在联系的方法。它可以分为两大类：一是为了明确自变量和因变量之间的关系进行分析，如多元回归分析、时间序列分析和敏感性分析；另一类则是单纯研究自变量之间的相关关系，例如因子分析。

敏感性分析用于研究某一因素发生变化时对其他因素的影响程度；多元回归分析则用于确定两个或两个以上的自变量之间的定量关系；时间序列分析则是根据自变量的历史情况来研究对象的结构类型和运行规律。因子分析则是将多个相关或重叠的自变量进行合并，最终转化为较少的几个自变量和综合指标。

三、聚类分析

聚类分析是指将未知如何分类的自变量正确地归入已经确定好的分类中。它可以根据一种测量自变量类型的方法对自变量进行有效的分类。常见的聚类分析包括K-means聚类分析和层次聚类分析等。

四、综合分析

综合分析是通过运用各种统计、会计等综合指标来反映和研究社会现象总体的一般特征和排列组合的方法。常见的综合分析包括概率计算、财务报表分析以及层次分析法等。概率计算是通过分析关键经济效益指标的概率分布函数来评价总体风险；财务报表分析则是通过分析公司财政收入和运营效果的各种指标来评价公司的整体经营状况。而层次分析法是一种实用的多目标或多方案决策方法，广泛应用于许多领域。

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