数据驱动分析方法(Data-driven Analysis for studying the influence mechanism of Complex factors, DAC)是由华侨大学李海林教授课题组研发,面向复杂系统影响机制研究的一套数据分析方法,综合了定量和定性研究的优势,通过机器学习的方法研究复杂系统关键核心因素的机制,分别使用基于云模型的数据校准、聚类、决策树、贝叶斯网络等数据挖掘任务对复杂因素影响机制分析过程中的数据预处理、多元情境识别与分析、影响因素分析和目标提升路径进行研究,进而实现复杂系统影响因素机制研究。该方法体现了管理学、统计学与计算机科学等相关学科的交叉融合,创新发展了传统管理研究范式。