​​问卷调查的数据分析可通过描述性统计、相关性分析、因子分析及回归分析等方法进行，结合数据类型（如名义型、顺序型、区间型、比率型）选择合适策略，以提取关键结论并支撑决策，其中描述性统计是基础环节，而因子分析能挖掘隐藏规律。​​

问卷数据分析的核心在于从大量样本中提炼规律性信息。描述性统计通过频数分布、均值、标准差等指标直观呈现数据概况，例如年龄分布、性别比例等基础人口统计数据，能快速反映受访群体特征。相关性分析则针对有序选项（如满意度评分）计算变量间关联程度，帮助识别正负相关关系。若需挖掘潜在维度，因子分析可通过数据降维将多指标归类为少数核心因子，例如将展览设计、讲解服务、文创产品等指标整合为服务质量和文化体验两大维度。针对变量因果关系探究，回归分析建立自变量与因变量的数学模型，预测特定因素对游客推荐意愿或满意度的影响权重。数据类型影响方法选择，名义型数据（如性别、职业）适合频数统计，而区间型数据（如年龄）可支持均值计算。预测试、数据清洗及可视化展示也是关键流程，通过小范围试发放检验问卷逻辑，筛选无效数据后使用Excel或SPSS进行图形化呈现。实际应用中，博物馆可结合开放题文本分析优化展陈设计，学校问卷则通过交叉对比学生与教师的作答差异定位教学痛点。最终报告需提炼结论与建议，明确数据局限性与潜在偏差。