數據分析是從數據中提取有價值信息的過程，過程中需要對數據進行各種處理和歸類，只有掌握了正確的數據分類方法和數據處理模式，才能起到事半功倍的效果，以下是數據分析員必備的9種數據分析思維模式：

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1. 分類

分類是一種基本的數據分析方式，數據根據其特點，可將數據對象劃分為不同的部分和類型，再進一步分析，能夠進一步挖掘事物的本質。

2. 回歸

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回歸是一種運用廣泛的統計分析方法，可以通過規(guī)定因變量和自變量來確定變量之間的因果關系，建立回歸模型，并根據實測數據來求解模型的各參數，然后評價回歸模型是否能夠很好的擬合實測數據，如果能夠很好的擬合，則可以根據自變量作進一步預測。

3. 聚類

聚類是根據數據的內在性質將數據分成一些聚合類，每一聚合類中的元素盡可能具有相同的特性，不同聚合類之間的特性差別盡可能大的一種分類方式，其與分類分析不同，所劃分的類是未知的，因此，聚類分析也稱為無指導或無監(jiān)督的學習。

數據聚類是對于靜態(tài)數據分析的一門技術，在許多領域受到廣泛應用，包括機器學習，數據挖掘，模式識別，圖像分析以及生物信息。

4. 相似匹配

相似匹配是通過一定的方法，來計算兩個數據的相似程度，相似程度通常會用一個是百分比來衡量。相似匹配算法被用在很多不同的計算場景，如數據清洗、用戶輸入糾錯、推薦統計、剽竊檢測系統、自動評分系統、網頁搜索和DNA序列匹配等領域。

5. 頻繁項集

頻繁項集是指事例中頻繁出現的項的集合，如啤酒和尿不濕，Apriori算法是一種挖掘關聯規(guī)則的頻繁項集算法，其核心思想是通過候選集生成和情節(jié)的向下封閉檢測兩個階段來挖掘頻繁項集，目前已被廣泛的應用在商業(yè)、網絡安全等領域。

6. 統計描述

統計描述是根據數據的特點，用一定的統計指標和指標體系，表明數據所反饋的信息，是對數據分析的基礎處理工作，主要方法包括：平均指標和變異指標的計算、資料分布形態(tài)的圖形表現等。

7. 鏈接預測

鏈接預測是一種預測數據之間本應存有的關系的一種方法，鏈接預測可分為基于節(jié)點屬性的預測和基于網絡結構的預測，基于節(jié)點之間屬性的鏈接預測包括分析節(jié)點資審的屬性和節(jié)點之間屬性的關系等信息，利用節(jié)點信息知識集和節(jié)點相似度等方法得到節(jié)點之間隱藏的關系。與基于節(jié)點屬性的鏈接預測相比，網絡結構數據更容易獲得。復雜網絡領域一個主要的觀點表明，網絡中的個體的特質沒有個體間的關系重要。因此基于網絡結構的鏈接預測受到越來越多的關注。

8. 數據壓縮

數據壓縮是指在不丟失有用信息的前提下，縮減數據量以減少存儲空間，提高其傳輸、存儲和處理效率，或按照一定的算法對數據進行重新組織，減少數據的冗余和存儲的空間的一種技術方法。數據壓縮分為有損壓縮和無損壓縮。

9. 因果分析

因果分析法是利用事物發(fā)展變化的因果關系來進行預測的方法，運用因果分析法進行市場預測，主要是采用回歸分析方法，除此之外，計算經濟模型和投人產出分析等方法也較為常用。