数据分析方法有聚类分析法、因子分析法、相关分析法等，其中因子分析法又分为重心法、影像分析法、最大似然法、最小平方法、阿尔法抽因法、拉奥典型抽因法等10多种方法。下面是数据分析方法有哪些的内容。
1. 聚类分析法
聚类分析是指将一组物理或抽象对象分组成由相似对象组成的多个类的过程。聚类是将数据划分为不同的类或簇的过程，因此同一簇中的对象有很大的相似性，而不同簇中的对象有很大的不同。
聚类分析是一种探索性分析。在分类的过程中，人们不需要事先给出一个分类标准。聚类分析可以从样本数据中自动分类。不同的聚类分析方法往往会得出不同的结论。不同研究者对同一组数据进行聚类分析，可能会导致聚类数量不一致。
2. 因子分析法
因子分析是指研究从变量群中提取公共因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找内在的联系，减少决策的难度。因子分析的方法有重心法、影像分析法、最大似然法、最小平方法、阿尔法抽因法、拉奥典型抽因法等10多种。
这些方法本质上都属于基于相关系数矩阵的近似方法。不同之处在于相关系数矩阵对角线上的值采用不同的共同性估值。在社会学研究中，因子分析往往采用基于主成分分析的迭代方法。
3.相关分析法
相关分析是研究现象之间是否存在一定的相互依存关系，并探究具体相互依存现象之间的关联方向和程度。
举个例子，如果一个人的身高和体重记为X和Y，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。
