数据分析的类型和方法可以按照不同的标准进行划分，例如按照数据的来源划分为一手数据的分析和二手数据的分析，按照分析的性质划分为定性分析和定量分析，按照分析的目的划分为描述性分析、关联性分析、因果性分析、预测性分析等。以下是一些常见的数据分析的类型和方法的介绍：

一手数据的分析。一手数据的分析是指对市场调查直接收集的数据进行分析的方法，它是数据分析的主要方法之一。一手数据的分析的优点是数据的新鲜度、独特性、相关性和可控性，缺点是数据的成本、时间、难度和偏差。一手数据的分析的方法有很多，主要包括以下几种：

问卷数据的分析。问卷数据的分析是指对通过问卷调查收集的数据进行分析的方法，它是一手数据的分析的常用方法之一。问卷数据的分析的优点是数据的数量、范围、标准和可比性，缺点是数据的质量、深度、真实性和有效性。问卷数据的分析的方法有很多，主要包括以下几种：

描述性分析。描述性分析是指对问卷数据进行概括和总结，以反映数据的基本特征和分布的方法，例如通过频数分析、百分比分析、平均数分析、标准差分析、分位数分析、直方图分析、饼图分析、散点图分析等方式。描述性分析的目的是了解问卷数据的概况和特点，为进一步的分析提供基础。

关联性分析。关联性分析是指对问卷数据的两个或多个变量之间的相关程度进行分析，以反映变量之间的关系的方法，例如通过相关系数、散点图、相关矩阵、主成分分析、因子分析等方式。关联性分析的目的是发现问卷数据的内在联系和规律，为因果性分析提供依据。

因果性分析。因果性分析是指对问卷数据的一个或多个自变量和一个或多个因变量之间的因果关系进行分析，以建立变量之间的函数关系的方法，例如通过回归分析、方差分析、聚类分析、判别分析等方式。因果性分析的目的是验证问卷数据的假设和问题，为预测性分析提供支持。

预测性分析。预测性分析是指根据问卷数据的现状和趋势，预测数据的未来的发展和变化的方法，例如通过时间序列分析、回归分析、马尔可夫链、神经网络、专家系统等方式。预测性分析的目的是预测问卷数据的未来的结果和影响，为决策性分析提供参考。

决策性分析。决策性分析是指根据问卷数据的分析结果，提出数据的意见和建议，以帮助企业优化决策和行动的方法，例如通过战略规划、策略制定、行动计划等方式。决策性分析的目的是利用问卷数据的智慧优化企业决策，提高企业的竞争优势和市场地位。