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当我们进行顾客调查、产品设计或者其他各种方案选择，做决策的时候，往往需要确定对几种因素加以考虑，然后，针对这些因素要权衡其重要性，加以排队，得出加权系数 。譬如，我们在做产品设计之前，向顾客调查对产品的要求 。具体如下:
（1）市场调查数据分析 。当我们进行顾客调查、产品设计开发或者其他各种方案选择时，往往需要考虑多种影响因素，并确定各因素的重要性和优先考虑次序 。矩阵数据分析法可以帮助我们通过对市场调查数据分析计算，判断出顾客对产品的要求、产品设计开发的关键影响因素，最适宜的方案等 。
（2）多因素分析 。在某工序影响因素复杂且各因素间存在可量化的关系时，可以进行较准确的分析 。
（3）复杂质量评价 。通过对影响质量的大量数据进行分析，确定哪些因素是质量特性 。
10、关联分析
关联分析是一种简单、实用的分析技术，是指从大量数据集中发现项集之间的关联性或相关性 。若两个或多个变量的取值之间存在某种规律性，就称为关联 。关联可分为简单关联、时序关联、因果关联 。
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图片来自：ITPUB博客
关联分析的一个典型例子是购物篮分析 。该过程通过发现顾客放人其购物篮中的不同商品之间的联系，分析顾客的购买习惯 。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买，这种关联的发现可以帮助零售商制定营销策略 。其他的应用还包括价目表设计、商品促销、商品的排放和基于购买模式的顾客划分 。
可从数据库中关联分析出形如”由于某些事件的发生而引起另外一些事件的发生“之类的规则 。如“67%的顾客在购买啤酒的同时也会购买尿布”，因此通过合理的“啤酒和尿布”的货架摆放或捆绑销售可提高超市的服务质量和效益 。
以上就是10种常见的数据分析方法，在日常的数据工作中需要结合实际场景灵活运用，没有最好的分析方法只有最适合的 。
【你知道吗 10种数据分析方法】-数据分析展示就用DataHunter-
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