统计学相关因素分析，应该用什么分析呢

支付方式进行分析，说明支付方式的影响因素
对销售额及其影响因素进行分析，说明结论
说明该促销活动效果
这些有什么解决思路呢

统计+建模

影响因素分析常用方法

1. 单因子分析：某因素不同x值对应的y值分布；

优点：实现方式简单；缺点：量少，且分布不均时，准确性低；因素多时，效率低；

2. 比较分析：不同y值对应的不同因素的x的平均值；

优点：实现方式简单，因素多时，效率高。缺点：量少，且分布不均时，准确性低；

3. 相关性分析

优点：比较科学；缺点：成线性相关时，才有明显的相关性；

4. 回归

优点：控制变量法；缺点：需要线性拟合程度高，即r平方较大时，得出来的系数才具有说服力。

5. 方差分析(单因素、双因素方差分析)

优点:通过计算组内误差、组间误差识别出各因素对y值的影响，既可以发现单个因素的影响，也可以发现多个因素之间相互作用的影响，比如品牌和地区对销售的影响；缺点:计算量大，一般能只判断2个因子的交互作用，3个以上因素的计算公式比较复杂

6. 分类树（随机森林）

优点：控制变量法；缺点：需要模型准确率高时得出的结论才具有说服力。

业务分析师常用前2种，因为实现简单，但当数据结构比较复杂时，准确度不高；

用python 读取数据然后分析

常见的统计分析工具包括：

• Excel：Excel是一款常用的电子表格软件，可以较为方便地进行简单的统计分析。
• SPSS：SPSS是一款专业的统计分析软件，可以提供丰富的统计分析功能，适用于各种统计学研究。
• R：R是一种开源的统计软件，提供了丰富的统计分析功能，可以用于各种统计学研究。
• Python：Python是一种流行的编程语言，可以使用Python的统计分析库（如NumPy、pandas、SciPy等）进行统计分析。

可以使用以下统计学方法进行数据分析：

• 相关分析：相关分析是用来检测两个变量之间是否存在相关性的方法。常用的相关分析方法包括皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等。
• 回归分析：回归分析是用来确定两个或多个变量之间的线性关系的方法。常用的回归分析方法包括线性回归、多项式回归、逻辑回归等。
• 卡方检验：卡方检验是用来检验两个分类变量之间是否存在独立性的方法。
• 分类分析：分类分析是用来将数据分成若干组的方法。常用的分类分析方法包括聚类分析、分层分析等。