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| 分析法 | |
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分析法，是"綜合法"的對稱。把複雜的經濟現象分解成許多簡單組成部分，分別進行研究的方法。其實質是: 通過調查研究，找出事物的內在矛盾，並對矛盾的各個方面進行深入研究。剔除那些偶然的、非本質的東西，抽象出必然的、本質的因素，並由此得出一些反映本質的簡單規定，以把握矛盾的各個方面的特殊性。
分析法所提供的只是對於經濟現象的片面理解，它還不能從總體上、從各個部分之間的相互聯繫上來把握經濟現象。因此，在分析的基礎上，還必須運用綜合的方法，使分析得到的各個方面的本質規定，按照經濟現象內在的邏輯聯繫，形成有機的體系，這樣才能全面、深刻地認識經濟現象，提出解決問題的有效辦法。
基本信息
中文名稱 分析法 [1]
數學思想 由果索因
適用範圍 不易直接證明結論 [2]
基本思想 由未知探需知，逐步推向已知
主要釋義
1.從求解的問題出發，正確地選擇出兩個所需要的條件，依次推導，一直到問題得到解決的解題方法叫做分析法。
2.用分析法解題時如果解題所需要的兩個條件，(或其中一個條件)是未知的時候，就要分別求解找出這兩個(或一個)的條件，一直到問題都是已知的時候為止。
3.分析法指從要證的結論出發，逐步尋求使它成立的充分條件，直到歸結為判定一個顯然成立的條件(已知量、定義、公理、定理、性質、法則等)為止，從而證明論點的正確性、合理性的論證方法。也稱為因果分析、逆推證法或執果索因法。
數學思想
從求證的不等式出發，"由果索因"，逆向逐步找這個不等式成立需要具備的充分條件。
事物都有自己的原因和結果。從結果來找原因，或從原因推導結果，就是找出事物產生、發展的來龍去脈和規律，這就起到了證明論點的合理性和正確性的作用。
基本思想是:由未知探需知，逐步推向已知。
適用範圍
1.不易直接證明結論;
2.從結論很顯然能推出明顯正確的條件。
(在數學中，條件探究題一般用分析法進行逆推來獲得正確答案)
數據分析中常見的6大類分析方法
基於硬件成本的不斷降低、內存計算的不斷成熟和企業業務管理系統應用的不斷深入，流程驅動管理逐漸滿足不了企業日新月異的發展需求，數據驅動管理越來越得到企業的青睞。企業需要能承載海量數據的高性能數據中心，無論企業應用了什麼樣的業務管理系統，真正幫助企業經營者做出決策的是數據。
六大類分析方法概要說明
要使各種結構化的、非結構化的、海量的數據實現標準化、信息化，能夠提供業務績效評估、業務決策支持等要求，我們首先需要進行數據分析。這裡筆者整理出了一套針對不同數據分析對象所採用的6大類分析方法，每類裡面包含各種小方法。常見的六大類分析方法主要包含:分解主體分析、鑽取分析、常規比較分析、大型管理模型分析、財務和因子分析、專題大數據分析。
常用的數據分析方法有哪些
常用數據分析方法：聚類分析、因子分析、相關分析、對應分析、回歸分析、方差分析；
問卷調查常用數據分析方法：描述性統計分析、探索性因素分析、Cronbach』a信度係數分析、結構方程模型分析(structural equations modeling)。
數據分析常用的圖表方法：柏拉圖(排列圖)、直方圖(Histogram)、散點圖(scatter diagram)、魚骨圖（Ishikawa）、FMEA、點圖、柱狀圖、雷達圖、趨勢圖。 數據分析統計工具：SPSS、minitab、JMP。
常用數據分析方法:
1、聚類分析（Cluster Analysis）
聚類分析指將物理或抽象對象的集合分組成為由類似的對象組成的多個類的分析過程。聚類是將數據分類到不同的類或者簇這樣的一個過程，所以同一個簇中的對象有很大的相似性，而不同簇間的對象有很大的相異性。
聚類分析是一種探索性的分析，在分類的過程中，人們不必事先給出一個分類的標準，聚類分析能夠從樣本數據出發，自動進行分類。聚類分析所使用方法的不同，常常會得到不同的結論。不同研究者對於同一組數據進行聚類分析，所得到的聚類數未必一致。
2、因子分析（Factor Analysis）
因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統計技術。因子分析就是從大量的數據中尋找內在的聯繫，減少決策的困難。相關分析（直方圖JMP