常用的數(shù)據(jù)分析方法有:聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析。1.聚類分析(Cluster analysis):聚類分析(Cluster analysis)是指將物理或抽象對象的集合分組到由相似對象組成的多個類中的分析過程。聚類是將數(shù)據(jù)分類到不同的類或簇中的過程，因此同一簇中的對象非常相似，而不同簇中的對象則非常不同。2.因子分析:因子分析是指從變量組中提取公共因子的統(tǒng)計技術。

因子分析法有10多種方法，如重心法、圖像分析法、最大似然解法、最小二乘法、Alfa提取法、Rao典型提取法等。3.相關性分析:相關性分析是研究現(xiàn)象之間是否存在一定的依賴關系，探索具有依賴關系的具體現(xiàn)象的相關方向和程度。相關性是一種不確定的關系。4.對應分析:對應分析又稱相關分析和RQ因子分析，通過分析由定性變量組成的交互匯總表，揭示變量之間的關系。

數(shù)據(jù)分析師的工作一定要把握好。關于數(shù)據(jù)分析師的思路和方法，邊肖認為是這樣的:第一，你得明白什么是數(shù)據(jù)分析；第二，你要知道數(shù)據(jù)分析的目的；第三，明確數(shù)據(jù)分析的分類和作用:現(xiàn)狀分析、原因分析和預測分析。四、如何進行數(shù)據(jù)分析:1。明確目的和思路。2.數(shù)據(jù)收集。4.數(shù)據(jù)分析:數(shù)據(jù)經(jīng)過處理后，需要進行數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)分析是運用適當?shù)姆治龇椒ê凸ぞ?，對?jīng)過處理的數(shù)據(jù)進行分析，提取有價值的信息，形成有效結論的過程。

必要的話可以學習SPSS，SAS等等。數(shù)據(jù)挖掘是一種先進的數(shù)據(jù)分析方法。你需要掌握數(shù)據(jù)挖掘的基礎理論，數(shù)據(jù)庫操作，Phython、R語言、Java等編程語言的使用，以及先進的數(shù)據(jù)可視化技術。要重點解決分類、聚類、相關、預測四類數(shù)據(jù)分析問題，重在發(fā)現(xiàn)模式和規(guī)律。5.數(shù)據(jù)呈現(xiàn)通常，數(shù)據(jù)以表格和圖表的形式呈現(xiàn)。

做數(shù)據(jù)分析，需要從兩個方向入手:1。數(shù)據(jù)培育是有效數(shù)據(jù)分析的基礎建設，并不是所有的數(shù)據(jù)都可以用于數(shù)據(jù)分析。企業(yè)在注重數(shù)據(jù)積累的同時，也要注重數(shù)據(jù)積累的質(zhì)量，將數(shù)據(jù)培育的意識與任務要求結合起來，實行自上而下的數(shù)據(jù)培育機制。例如，許多企業(yè)意識到信息化和數(shù)字化的重要性，并將商業(yè)智能BI的部署提上日程。

BI這種數(shù)據(jù)倉庫為了培養(yǎng)高質(zhì)量的數(shù)據(jù)，必須提前規(guī)劃好數(shù)據(jù)培養(yǎng)，動員企業(yè)全體員工共同完成數(shù)據(jù)管理機制。這不是短時間內(nèi)可以完成的事情，而是需要員工在日常經(jīng)營活動中按照統(tǒng)一的流程和規(guī)范生產(chǎn)和管理數(shù)據(jù)，長期堅持，在經(jīng)營活動中沉淀數(shù)據(jù)，逐步按照標準化、流程化、規(guī)范化來填充企業(yè)的關鍵數(shù)據(jù)庫。

目前常用的大數(shù)據(jù)解決方案包括以下幾類:1。Hadoop。Hadoop是一個可以分發(fā)大量數(shù)據(jù)的軟件框架。但是Hadoop是以一種可靠、高效和可擴展的方式處理的。另外，Hadoop依賴于社區(qū)服務器，所以成本相對較低，任何人都可以使用。第二，HPCC。HPCC，高性能計算和通信的縮寫。

第三，風暴。Storm是一個免費的開源軟件，一個分布式和容錯的實時計算系統(tǒng)。Storm可以非?？煽康靥幚砭薮蟮臄?shù)據(jù)流，可以用來處理Hadoop的批量數(shù)據(jù)。Storm支持許多編程語言，使用起來非常有趣。Storm來自Twitter開源。第四，ApacheDrill。

大多數(shù)企業(yè)都為客戶服務設定了很多跟蹤指標，比如下面的例子:客戶滿意度:它是衡量客戶滿意度的指標。通過持續(xù)的量化研究，得到客戶對具體服務的滿意度、消費缺陷、復購率、推薦率的評價，找出內(nèi)外部客戶的核心問題，找到最快捷有效的價值最大化途徑。首次響應時間:首次響應時間是指客戶發(fā)出第一條消息后，客戶手動回復客戶的第一條消息的時間差。

平均響應速度:指總排隊時間除以回答的查詢總數(shù)。平均通話時間:指用戶聯(lián)系客服后的通話時長。平均排隊時間:客戶咨詢產(chǎn)生排隊時每個客戶的平均等待時間。后處理時間:即在一個會話結束前，客服需要完成與該會話相關的整理工作，如:更改工單、填寫會話標簽、客戶標簽、客戶信息等。有些填寫可以在客戶咨詢的同時完成。

學習數(shù)據(jù)分析:肯定有人上網(wǎng)學過很多數(shù)據(jù)分析方法，比如漏斗分析、PEST、SWOT模型、杜邦分析等等。而且由于不同版本的解讀，分析方法也多種多樣，令人眼花繚亂。值得一提的是，分析方法一定要結合行業(yè)特點，尤其是對業(yè)務的掌握，這樣才能事半功倍。下面介紹幾種通用的分析方法:1。比較分析比較分析中常用的基本分析方法，雖然方法特別簡單，但幾乎所有的分析報告都會采用。

這里需要注意的是，無論是橫向比較還是縱向比較，比較的雙方都必須具有可比性，在同一個維度、同一個粒度上進行比較是沒有意義的。2.5W2H分析這種方法主要應用于用戶行為研究和特殊問題分析，從時間、地點、人、事、原因、方式、價格七個方面來描述一個問題。