1. 描述型分析：最常見的分析方法。在業(yè)務中，這種方法向數(shù)據分析師提供了重要指標和業(yè)務的衡量方法。例如，每月的營收和損失賬單。數(shù)據分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數(shù)據。了解客戶的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強描述型分析所提供的信息。

2. 診斷型分析：通過評估描述型數(shù)據，診斷分析工具能夠讓數(shù)據分析師深入地分析數(shù)據，鉆取到數(shù)據的核心。良好設計的BI dashboard能夠整合：按照時間序列進行數(shù)據讀入、特征過濾和鉆取數(shù)據等功能，以便更好的分析數(shù)據。

3. 預測型分析：預測型分析主要用于進行預測。事件未來發(fā)生的可能性、預測一個可量化的值，或者是預估事情發(fā)生的時間點，這些都可以通過預測模型來完成。

4. 指令型分析：指令模型基于對“發(fā)生了什么”、“為什么會發(fā)生”和“可能發(fā)生什么”的分析，來幫助用戶決定應該采取什么措施。通常情況下，指令型分析不是單獨使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。

好像簡單點的有Excel吧，復雜點的像SPSS,power BI,其他的就不是很清楚的