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数据分析方法是目前必须掌握的分析方法，因为目前处于大数据时代，我们要学会使用互联网技术来进行数据分析。如果大家想学的话，可以去福昕知翼上寻找资源进行学习。数据分析的简介数据分析是指用适当的统计分析方法对收集，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。数据分析的数学基础在20世纪早期就已确立，但直到计算机的出现才使得实际操作成为可能，并使得数据分析得以推广。数据分析是数学与计算机科学相结合的产物。常见的数据分析方法1、聚类分析(Cluster Analysis)聚类分析指将物理或抽象对象的集合分组成为由类似的对象组成的多个类的分析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以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。2、因子分析(Factor Analysis)因子分析是指研究从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的困难。因子分析的方法约有10多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平方法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。3、相关分析(Correlation Analysis)相关分析(correlation analysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度。4、对应分析(Correspondence Analysis)对应分析(Correspondence analysis)也称关联分析、R-Q型因子分析，通过分析由定性变量构成的交互汇总表来揭示变量间的联系。可以揭示同一变量的各个类别之间的差异，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应分析的基本思想是将一个联列表的行和列中各元素的比例结构以点的形式在较低维的空间中表示出来。5、回归分析研究一个随机变量Y对另一个(X)或一组(X1，X2，?，Xk)变量的相依关系的统计分析方法。回归分析(regression analysis)是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)又称“变异数分析”或“F检验”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。数据分析方法我上面就介绍的那常用的几种，如果大家还想了解更多的数据分析方法可以去福昕知翼上寻找，上述内容希望对大家有所帮助。

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为了更好的进行数据处理，人们会使用一下功能表格辅助数据处理，数据透视表就是一种辅助数据处理的表格工具。下面我就带大家一起来了解一下数据透视表。福昕知翼上都有数据透视表的样本和详情介绍，大家可以去看看。数据透视表的简介数据透视表（Pivot Table）是一种交互式的表，可以进行某些计算，如求和与计数等。所进行的计算与数据跟数据透视表中的排列有关。之所以称为数据透视表，是因为可以动态地改变它们的版面布置，以便按照不同方式分析数据，也可以重新安排行号、列标和页字段。每一次改变版面布置时，数据透视表会立即按照新的布置重新计算数据。另外，如果原始数据发生更改，则可以更新数据透视表。数据透视表使用方法步骤1、准备好要对其进行分析的数据。可以是基本的Excel表格、数据清单、外部数据源、其他的数据透视表。但这些源数据表满足一个基本要求：必需符合数据库设计的第一范式，直白的说就是不能表中套表。在Excel中具体表现是，不能对表头的任一单元格进行合并(或拆分)。当然所有存放数据的列、行必须是连续的。步骤2、打开一张含有准备分析数据的表格。执行菜单栏中的【插入】－【数据透视表】。步骤3、出现数据透视表的数据源选择项，选择所需要的数据进行选择，然后单击【确定】，就会出现数据透视表的报表选项；步骤4、根据提示，选择需要的报表字段，用鼠标左键点住不放，拖入右边的行坐标和数值区域；步骤5、一般做数据汇总时都是将数据求和，或者求平均数等等，所以这时就要对数值区域的字段进行修改。选择字段后边的小三角形，点击【值字段设置】，将计算类型修改成需要的【求平均数】或者其它。步骤6、确定后关闭报表，汇总结果就出来了。数据透视表可以进行数据计算，通过表格的计算功能计算出不同特性的数据值，大家有兴趣也可以去试一试。我们目前会计和财务人员都要熟练的运用数据透视表，如果大家也想掌握这项技能可以去福昕知翼进行理论学习。

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