本文中的可視化圖表均由DataFocus數據分析工具制作。
1.相關分析
相關性分析顯示了壹個變量與另壹個變量之間的關系。例如，它表明計件工資是否會導致更高的生產率。
2.回歸分析
回歸分析是對壹個變量值和另壹個變量值之間差異的定量預測。回歸模擬了因變量和解釋變量之間的關系，通常繪制在散點圖上。您還可以使用回歸線來顯示這些關系是強還是弱。
還要註意散點圖上的異常值非常重要。例如，外圍數據點可能代表公司最關鍵的供應商或最暢銷產品的輸入。然而，北回歸線的性質通常會讓妳忽略這些異常值。
3.假設檢驗
假設檢驗是壹種基於某些假設，從樣本到總體統計的統計分析方法。主要是解決問題，提出壹些關於整體研究的設想。通常，比較兩個統計數據集，或者將通過采樣獲得的數據集與來自理想化模型的合成數據集進行比較。兩個數據集之間的統計關系的假設被提出並用作理想化的零假設的替代。這表明這兩個數據集之間沒有關系。
在掌握了數據分析的基本圖形和分析方法後，數據分析師認為有必要註意的是:“在妳確認了如何表達妳想要解決的問題之前，不要開始數據分析。”簡而言之，如果妳不能用數據分析解釋妳試圖解決的業務問題，那麽任何數據分析都不能解決問題。