Для работы с большими объёмами данных и нахождения неочевидных связей аналитикам можно использовать следующие методы:

1. Интеграция данных. 13 Это процесс приведения разнородной информации к единому формату. 3 Включает удаление избыточных данных и загрузку недостающих, иногда из другого источника. 1
2. Статистический анализ. 15 Позволяет выявлять закономерности, проверять гипотезы и прогнозировать итоги. 1 Чем крупнее выборка, тем достовернее результат. 5
3. Корреляционный анализ. 13 Даёт возможность исследовать, насколько тесно связаны между собой различные переменные. 1 Например, есть ли зависимость между возрастом покупателя и средним чеком. 1
4. Регрессионный анализ. 13 Показывает, как один фактор воздействует на другой, и помогает прогнозировать результаты, основываясь на определённых данных. 1 Например, как рекламный бюджет влияет на объёмы продаж. 1
5. Кластерный анализ. 13 Метод позволяет объединять элементы в группы, исходя из их взаимной похожести. 1 Применение кластерного анализа способствует обнаружению неочевидных категорий данных и облегчает понимание их структуры. 1

Также для визуализации результатов аналитики можно использовать специальные инструменты, например Power BI и Tableau. 5 Они позволяют строить наглядные диаграммы, графики и таблицы. 5