数据分析是从数据中提取有价值信息的过程。在此过程中，需要以各种方式对数据进行处理和分类。只有掌握正确的数据分类方法和数据处理模式，才能做到事半功倍，以下是数据分析师必不可少的9种数据分析思维模式:
1.分类
分类是一种基本的数据分析方法。根据其特点，可以将数据对象分为不同的部分和类型，进一步分析可以进一步探索事物的本质。
2.回归
回归是一种广泛使用的统计分析方法，它可以通过指定因变量和自变量来确定变量之间的因果关系，建立回归模型，并根据实测数据求解模型的各种参数，然后评估回归模型是否能很好地拟合实测数据。如果它能很好地拟合，它可以根据自变量进一步预测。
3.聚类
聚类是根据数据的固有属性将数据划分为一些聚合类。每个聚合类中的元素具有尽可能相同的特征，一种在不同聚合类之间具有尽可能多差异的分类方法。与分类分析不同，分类类别未知。因此，聚类分析也被称为无监督或无监督学习。
数据聚类是一种用于静态数据分析的技术，广泛应用于许多领域，包括机器学习、数据挖掘、模式识别、图像分析和生物信息。
4.相似性匹配
相似度匹配是用一定的方法计算两个数据之间的相似度。相似性通常用百分比来衡量。类似的匹配算法被用于许多不同的计算场景，例如数据清理、用户输入纠错、推荐统计、剽窃检测系统、自动评分系统、网络搜索、DNA序列匹配和其他领域。
5.频繁项目集
频繁项目集是指案例中一组频繁发生的项目，例如啤酒和婴儿尿布。Apriori算法是一种用于挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和图的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。目前，它已广泛应用于商业、网络安全等领域。
6.统计描述
根据数据的特点，统计描述使用一定的统计指标和指标体系来显示数据反馈的信息，这是数据分析的基本处理。主要方法包括: 平均指标以及变化指标的计算、数据分布模式的图形表示等。
7.链接预测
链路预测是一种预测数据之间应该存在的关系的方法。链路预测可分为基于节点属性的预测和基于网络结构的预测，基于节点之间属性的链路预测包括分析节点资本审查的属性以及节点之间属性之间的关系等信息，并利用节点信息知识集和节点相似性等方法获取节点之间的隐藏关系。与基于节点属性的链路预测相比，网络结构数据更容易获得。复杂网络领域的一个主要观点表明，网络中个人的特征不如个人之间的关系重要。因此，基于网络结构的链路预测越来越受到人们的关注。
8.数据压缩
数据压缩是指减少数据量以减少存储空间，提高其传输、存储和处理效率，或在不丢失有用信息的情况下根据某些算法重新组织数据，一种减少数据冗余和存储空间的技术方法。数据压缩分为有损压缩和无损压缩。
9.因果分析
因果分析是一种利用事物发展与变化之间的因果关系进行预测的方法。它采用因果分析法预测市场，主要采用回归分析法。此外，计算经济模型和投入产出分析也被普遍使用。
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