调研数据分析方法可以支持多种调研数据类型，例如问卷调查、深度访谈、焦点小组等，可以对数据进行多维度、多角度的分析，例如描述性统计分析、因子分析、聚类分析等分析方法。

1、调研数据分析方法之描述性统计分析

描述性统计分析是用于描述调研数据的基本特征和分布情况的方法，例如计算平均值、中位数、众数、标准差、方差等统计量，绘制直方图、箱线图、散点图等图形。

2、调研数据分析方法之因子分析

因子分析是用于解释调研数据中变量之间的关系和结构的方法，它可以将大量变量压缩为少数的因子，从而更好地理解数据，发现数据之间的关系和趋势。

3、调研数据分析方法之聚类分析

聚类分析是用于将调研数据中相似的对象或变量归为一类的方法，它可以帮助人们更好地理解数据，发现数据之间的关系和趋势。

4、调研数据分析方法之回归分析

回归分析是用于探究调研数据中变量之间的线性关系的方法，它可以帮助人们更好地理解数据，发现数据之间的关系和趋势。

5、调研数据分析方法之生存分析

生存分析是用于分析调研数据中时间相关的事件发生率和影响因素的方法，例如生存时间、生存率、风险比等。

6、调研数据分析方法之决策树分析

决策树分析是用于分析调研数据中变量之间的非线性关系和影响因素的方法，它可以帮助人们更好地理解数据，发现数据之间的关系和趋势，并且提供数据分析结果和建议。

7、调研数据分析方法之文本分析

文本分析是用于分析调研数据中的文本信息的方法，例如对调研问卷中的开放性问题进行分析，发现调研对象的需求、态度等信息。

常用的分析方法包括描述性统计分析、因子分析、聚类分析、回归分析、生存分析、决策树分析和文本分析等，它们有各自的特点和优势，在不同的应用场景下可以选择合适的分析方法。调研数据分析在商业、科学、政治等各个领域都得到了广泛的应用，是提高数据分析效率和效果的重要工具之一。

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