我写了一篇《市场研究中的多变量分析技术》博客文章后，不少同学问我，到底该用哪种方法呢？特别是在面对不同的市场研究和经营分析问题时如何选择？对于这个问题，我想首先是你应该了解每种多变量分析方法，然后才能选择适合的。我有时候说：就是因为你不知道，或不会用，所以才不用！正好，我的学生田田说：沈老师，你每天写一讲多变量分析吧，我们可以学到，而且30天后就可以成书了！哈哈！我可没有这么宽松的时间，但还是先制定一个计划，争取每周写一讲！
对我这么一个好为人师的老师来讲，能把分析方法与大家分享是快乐的事情！
我的学习方法是：我一般都是先学软件，因为有了软件我们才可以用和实践，没有软件的方法就不学了，学了也没有办法分析出来，总不能再自己编程吧。我也相信通过软件的学习可以更好的理解多变量的分析方法和应用，因为，编软件的人最应该掌握理论，否则软件编不出来；编软件的人最应该知道应用，否则软件卖不出去！通过学习软件的案例是个好的方法，因为大部分软件所带的案例都是经典的；经典的案例也是简单的，所以我们接下来要实践，现实中解决问题才是真正的分析能力，随机应变去适应各种市场研究和经营分析问题，不断变成研究模型；当然，当老师的还要搞清一点理论问题，再教给大家！
我想在博客上搞个投票，看看大家最关心哪种分析方法，就先写那个分析方法，但还没有找到投票模块，只好先把各种可能的多变量分析方法罗列在此，希望大家给出意见！
多变量分析方法：
1. 多重回归分析——Regression Analysis
2. 逻辑斯蒂克回归分析——Logistics Regression Analysis
3. 主成分分析——Principle Component Analysis
4. 因子分析——Factor Analysis
5. 聚类分析——Cluster Analysis
6. 判别分析——Discriminate Analysis
7. 对应分析——Correspondence Analysis
8. 多维尺度分析MDS——Multidimensional
9. 社会网络分析——Social Network Analysis
10. 分层线性模型HLM——Hierarchical Liner Model
11. 实验设计——Experimental Design
12. 结合分析——Conjoint Analysis
13. 离散选择模型——Choice Based Analysis
14. 多维偏好分析－概念图——Multi-Dimensional Performance Analysis
15. 结构方程式模型——Structural Equation Model
16. 分类决策树——CHIAD & CART
17. 决策与预测模型——Time Serial
18. 方差分析——ANOVA analysis
19. 相关分析——Correlation Analysis
20. 综合排名法——Comprehensive ranking
21. 贝叶斯网络——Bayesian Network
22. 广义线性模型——GLM
23. 关联分析——Association Analysis
24. 典型相关分析——Canonical Correlation Analysis
25. 正交实验设计——Orthogonal experimental design
26. 时间序列模型——Time Serials Model
27. 偏最小二乘法回归——Partial least square method
28. RFM模型
29. PSM模型
30. Turf模型