描述性统计分析是数据分析的基础，它就像给数据拍了一张全景照片，帮助我们快速了解数据的整体特征。通过计算平均数、中位数、众数、标准差、方差等统计指标，我们可以对数据的集中趋势、离散程度和分布形态有一个直观的认识。
描述性统计分析适用于数据的初步探索阶段，能够帮助我们快速把握数据的概况，发现数据中的异常值或潜在规律，为后续的深入分析提供基础和方向。
上面这个图表很多做APP、市场推广、业务拓展的运营、销售可能更熟悉，随着企业数字化转型，数据分析思维已经不只是数据分析师的“专业”了，包括销售、市场、运营、策划、产品等职位都需要通过数据分析来帮助自己的工作，甚至连后台的财务、法务、人事等也开始需要通过数据分析来提升效率。
三、回归分析
回归分析是一种强大的预测性分析方法，它可以建立变量之间的数学模型，通过已知的自变量来预测因变量的值。
以一家连锁餐饮企业为例，它想要预测不同地区门店的销售额。可以将门店所在地区的人口密度、人均收入、周边竞争对手数量等因素作为自变量，门店销售额作为因变量进行回归分析。通过建立回归模型，根据各个地区的自变量数据，就可以预测出该地区门店的销售额，从而为门店的选址、资源分配、营销策略制定等提供依据。
回归分析有多种类型，如线性回归、多元回归、逻辑回归等，适用于不同的数据特点和分析目的。
在进行回归分析时，需要对模型进行评估和检验，确保模型的准确性和可靠性，避免出现过拟合或欠拟合的情况。
四、聚类分析
聚类分析是将数据对象按照相似性或差异性进行分组的方法，使得同一组内的数据对象具有较高的相似性，而不同组之间的数据对象具有较大的差异性。它可以帮助发现数据中的自然分组结构，挖掘潜在的客户群体、市场细分或产品分类。
例如，一家服装企业拥有大量的客户数据，包括客户的年龄、性别、消费频率、消费金额、购买服装的款式和品牌偏好等信息。通过聚类分析，针对不同的客户群体，企业可以制定个性化的营销方案，提供更符合他们需求的产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。
聚类分析的关键在于选择合适的聚类变量和聚类算法，不同的变量和算法可能会得到不同的聚类结果，需要根据实际业务需求和数据特点进行选择和优化。