大数据分析是在研究大量数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。常见的数据分析方法有哪些?下面我们来看看。

常见的数据分析方法包括：

1、对比分析法：将两个或多个相互独立的数据进行比较，通过比较数据的数量、质量等，可以了解数据的分布特征，发现其内在规律。

2、结构分析法：通过对总体中各部分构成比例的分析，可找出总体中各部分的构成比例关系，从而抓住主要矛盾，解决问题。

3、趋势分析法：通过对比一段时期内的数据，发现数据的变动趋势，从而预测未来的趋势。

4、交叉分析法：将两个或多个数据交叉起来进行分析，可以深入探讨数据的内在联系。

5、因素分析法：通过对影响数据的各种因素进行分析，可以了解数据的变化原因和规律。

6、可视化分析法：通过图形、图表等方式将数据进行可视化展示，使得数据更加直观易懂。

7、聚类分析法：将数据按照某种特征进行分类，使得同一类别的数据具有相似性，不同类别的数据具有差异性。

8、主成分分析法：通过降维技术将多个变量简化为少数几个主成分，使得数据的分析更加简单明了。

9、回归分析法：通过建立回归模型，分析数据之间的关系和规律，预测未来的趋势。

10、时间序列分析法：通过对时间序列数据的分析，可以了解数据的周期性变化规律和趋势。

这些方法不是孤立的，在实际应用中常常需要结合使用多种方法来解决问题。