1. 描述型分析：最常見的分析方法。在業(yè)務(wù)中，這種方法向數(shù)據(jù)分析師提供了重要指標(biāo)和業(yè)務(wù)的衡量方法。例如，每月的營(yíng)收和損失賬單。數(shù)據(jù)分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數(shù)據(jù)。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(qiáng)描述型分析所提供的信息。

2. 診斷型分析：通過評(píng)估描述型數(shù)據(jù)，診斷分析工具能夠讓數(shù)據(jù)分析師深入地分析數(shù)據(jù)，鉆取到數(shù)據(jù)的核心。良好設(shè)計(jì)的BI dashboard能夠整合：按照時(shí)間序列進(jìn)行數(shù)據(jù)讀入、特征過濾和鉆取數(shù)據(jù)等功能，以便更好的分析數(shù)據(jù)。

3. 預(yù)測(cè)型分析：預(yù)測(cè)型分析主要用于進(jìn)行預(yù)測(cè)。事件未來(lái)發(fā)生的可能性、預(yù)測(cè)一個(gè)可量化的值，或者是預(yù)估事情發(fā)生的時(shí)間點(diǎn)，這些都可以通過預(yù)測(cè)模型來(lái)完成。

4. 指令型分析：指令模型基于對(duì)“發(fā)生了什么”、“為什么會(huì)發(fā)生”和“可能發(fā)生什么”的分析，來(lái)幫助用戶決定應(yīng)該采取什么措施。通常情況下，指令型分析不是單獨(dú)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(jiǎn)單點(diǎn)的有Excel吧，復(fù)雜點(diǎn)的像SPSS,power BI,其他的就不是很清楚的