​​问卷调查数据分析的核心方法包括描述性统计、相关性分析、回归分析、因子分析和结构方程模型等，关键在于根据目标选择合适方法并确保数据质量。​​

1. ​​描述性统计分析​​
   通过均值、标准差、频数分布等指标，快速了解数据的基本特征。例如，计算客户满意度的平均分或性别比例，直观呈现样本分布。图表（如柱状图、饼图）可辅助展示数据趋势。

2. ​​相关性分析​​
   检验变量间的关联程度，常用皮尔逊相关系数（线性关系）或斯皮尔曼系数（非线性关系）。例如，分析收入与消费水平的相关性，识别关键影响因素。

3. ​​回归分析​​
   预测因变量与自变量的关系，如线性回归（连续变量）或逻辑回归（分类变量）。适用于量化营销活动对销售额的影响，或用户特征对购买意愿的预测。

4. ​​因子分析​​
   降维提取潜在变量，简化数据结构。例如，将多个满意度题项归纳为“服务质量”“产品体验”等核心维度，提升分析效率。

5. ​​结构方程模型（SEM）​​
   综合验证因子间因果关系，适用于复杂模型。如分析品牌忠诚度、满意度与复购行为的路径关系，需结合专业工具（如SPSS、R）。

​​提示​​：数据分析前需严格清洗数据（处理缺失值、异常值），并匹配目标选择方法。可视化工具（如Tableau）能显著提升结果呈现效果。