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前面咱们学习了在数据分析中怎么做好数据清洗，有了数据之后就要进入数据分析处理环节了，这时候新的挑战来了。数据分析是一件有门槛的事情，比如数据分析方法有很多，往往还牵扯到数学知识、统计学知识等等，常常让非专业人士感到难以逾越。幸运的是，大语言模型已经能够扮演数据分析专家的角色，帮助我们解决通用分析方法在实际应用中的各种障碍。

这节课我就带你深入了解数据分析中用到的各种方法。怎么学呢？咱还是利用 ChatGPT 来一步步学习。

我们先向 ChatGPT 提问，数据分析的基本方法有哪些，并要求它举例说明一般应用。一起看下 ChatGPT 给的答案。

初识五种数据分析的基本方法

1. 比较法
   比较法通过对不同数据集间的差异进行比较，揭示数据背后的意义。例如，分析公司每月的销售表现时，通过比较各月的销售额，我们可以识别出表现突出或需要改进的时间段。
2. 观察分析法
   这种方法侧重于观察并分析数据中的模式，尤其是那些可能影响结果的变量。在分析连锁咖啡店的销售数据时，观察分析法会考虑地理位置、客流量等因素，以准确评估它们对销售影响的大小。
3. 细分分析
   细分分析通过将数据细分为更小的组，帮助我们更细致地理解数据。这种方法允许我们针对特定群体分析购买行为，进而优化针对性的营销策略。
4. 归因分析
   归因分析旨在识别哪些因素是导致特定结果的关键原因。在广告投放分析中，归因分析可以帮助我们确定哪些广告渠道最有效，从而更好地调整预算分配。
5. 预测分析
   使用历史数据预测未来事件的方法称为预测分析。这种方法在库存管理、金融市场趋势预测等多个领域都显示出了极高的应用价值。