数据分析有哪些方法？

聚类分析：这是一种探索性数据分析方法，旨在将数据集中的对象划分为若干个组或“簇”，使得同一个簇内的数据对象尽可能相似，不同簇的数据对象差异较大。 主成分分析：这是一种降维技术，通过构造原始数据的线性组合，将可能相关的变量转换成一组线性不相关的变量，这些新变量称为主成分。 因子分析：与主成分分析类似，因子分析也是降维的一种方法，但它侧重于发现观测变量背后的潜在结构。

还有决策树、K 近邻（KNN）、支持向量机（SVM）、随机森林、贝叶斯等高级机器学习方法，它们在复杂的数据分析和预测模型构建中扮演着重要角色。 除了上述方法，还有一些针对特定场景的分析方法论，例如PEST、5W2H、SWOT、BCG矩阵等，这些工具帮助企业从宏观环境到内部条件进行 分析。 综上所述，数据分析方法多样且各有特点，选择合适的方法需要根据实际问题的性质、数据的特点以及分析目标来决定。