我们在上文中简单分析了关于数据分析需要掌握的一些技术要点内容，今天我们就来学习一下，关于数据分析的具体使用方法都有哪些方面。
方法1：可视化将无所不在
在更长远的将来，我们相信可视化终将变得透明。就像文字和语音一样，广泛渗透到我们的日常生活中。为此需要有三个方面的技术储备：
可视化视图必须能够被快速地生产和消费。目前，多数可视化视图的生成还是离不开人的参与，但是在人工智能的帮助下，未来在人工智能的帮助下，可视化视图将能被大规模和精确地生成，从而大大降低可视化创作的开销。
要进行交互方式的变革。传统的基于键盘、鼠标的交互模式不是自然的方式，各种人类更习惯的方式 (例如手势、笔纸、触控等) 需要慢慢演化成更成熟的交互手段。
需要显示设备的普及。显示设备终将被集成到人的生活中去，无论是穿戴式的、手持的，还是出现在人们日常生活的物品表面上的。只有当显示设备无处不在的时候，可视化才能真正变成一种沟通的基本方式。
方法2：强大的指导性分析成为主流
数据分析的核心目标之一便是指导行动，无论分析得有多好，如果不采取行动，那么分析的价值就不会得到实质的体现，这就是指导性分析的重要价值所在。
例如，根据详尽的分析，数据智能预测某品牌在接下来一个季度的销量会下滑10%。如果分析任务结束于此，那么数据智能并没有尽到全部的责任，人还需要根据后续分析结合自己的经验去搞清楚怎样才能减轻甚至避免潜在的销量下滑。相应的指导性分析可以是，如果想保持下季度销量不下滑，应该采取怎样的行动。指导性分析的结果可以是把某一类子产品的产量减少20%，同时把另两类子产品的产量各增加10%等等。
现在的数据智能技术在给出指导性分析的同时，并没有具备足够解释性的模型，无法提供充足的依据，从而不足以让人类用户充分信任自动推荐的结果。提供具有更好解释性的指导性分析是一个趋势。
方法3：基于隐私保护的数据分析更加成熟完善
通过从立法、技术、到用户参与等全方位的共同努力，隐私保护将被进一步纳入到未来的数据分析中。从技术层面, 应该确保个人数据由数据主体控制如何收集、管理、处理和共享，并在整个生命周期得到保护，同时应开发并部署保护隐私的数据处理技术，以便在保护隐私的前提下，数据得以处理并获得想要的结果。
方法4：智能分析助手得到普及
智能代理 (Intelligent Agent) 技术与数据分析技术的融合是一个重要的方向。在不久的将来，智能的数据分析助手能够帮助人类更加高效地分析和利用数据。
这些数据分析智能助手通过自然语言对话的方式与人交流数据分析的任务和结果，理解分析的背景和上下文，可以完成人类交给的特定数据分析任务 (根据分析的语义层级不同，可分为基本分析命令和高级数据挖掘任务)，也可以把具有商业价值的数据事实推荐给相关人类用户 (比如自动从数据中挖掘到的数据洞察)，并对某些数据事件做出智能判断和适当的反应 (比如自动对数据中需要注意的变化进行提示和警报)。这样的智能体还具有一定的学习能力，能够通过与人类分析师的对话交流积累特定领域的知识，从而能够更加具有针对性和更加智能地进行自动数据分析。
方法5：协作化的可视分析
随着各种沟通工具的兴起和普及，协作化的可视分析会成为方法。不同于传统的面对面、小规模的协作，新的协作分析往往是异步的和大规模的，人们在不同的时间和地点，使用不同的设备，对同一个数据进行可视分析。在此过程中，如何协调人们的协作?如何避免重复性的工作?如何保证不同人在不同的显示终端上看到的数据是一致的?如何共享各种信息?如何搭建一个高效的协作平台?这些都是需要解决的技术挑战。
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