市场调查数据分析方法主要包括以下几种：
1. 描述性统计分析：这是一种最基本的数据分析方法，主要用于描述数据的基本特征和分布情况。例如，计算平均数、中位数、众数、方差、标准差等统计量，以及绘制直方图、箱线图等图形。描述性统计分析可以帮助我们了解数据的基本情况，为后续的推断性分析提供基础。
2. 推断性统计分析：这是一种更高级的分析方法，主要用于根据样本数据推断总体特征。例如，假设检验、置信区间、回归分析等。这些方法可以用于比较不同群体之间的差异，或者预测未来的趋势。
3. 分类分析：这是一种将数据按照一定的规则进行分类的方法。例如，聚类分析、判别分析等。这些方法可以帮助我们发现数据中的模式和结构，从而更好地理解和解释数据。
4. 关联分析：这是一种研究变量之间关系的分析方法。例如，主成分分析、因子分析等。这些方法可以帮助我们发现变量之间的相关性，从而更好地理解数据的含义。
5. 时间序列分析：这是一种研究数据随时间变化规律的分析方法。例如，自相关分析、协整分析等。这些方法可以帮助我们发现数据的时间趋势，从而更好地理解和预测未来的发展趋势。
6. 网络分析：这是一种研究数据在网络结构中传播和影响的分析方法。例如，社会网络分析、信息网络分析等。这些方法可以帮助我们发现数据的传播路径和影响力，从而更好地理解和预测数据的传播效果。
7. 机器学习和人工智能技术：随着大数据时代的到来，机器学习和人工智能技术已经成为市场调查数据分析的重要工具。这些技术可以帮助我们从海量的数据中提取有价值的信息，发现潜在的规律和模式，从而实现更高效、更准确的市场调查分析。
8. 可视化技术：可视化技术是一种将复杂的数据以图形的方式展示出来的方法。通过使用各种图表、地图、仪表盘等可视化工具，我们可以更直观地理解数据，发现数据之间的关系和规律。
9. 数据挖掘技术：数据挖掘是一种从大量数据中自动发现有价值信息的过程。通过使用各种算法和技术，如分类、聚类、关联规则挖掘等，我们可以从数据中发现隐藏的模式和规律，从而提高市场调查分析的准确性和效率。
10. 专家系统和决策树：专家系统是一种基于知识库和推理引擎的人工智能系统，可以模拟人类专家的思维过程，进行问题求解和决策。决策树是一种基于树状结构的模型，可以用于分类和预测。这两种方法都可以帮助我们更好地理解和处理复杂的市场调查问题。
