复杂系统影响因素研究的数据驱动分析方法（DAC）大致分为数据采集与预处理、指标构建与量化、聚类分析、决策树分析、贝叶斯网络分析等几大模块。（1）在数据采集阶段，根据研究问题，依据指标选取原则，选定相应的前因和结果变量，并采用多种方法从多个来源采集数据，以形成原始数据集。（2）在指标构建与量化阶段，对于那些无法直接观测或搜集数据的变量，根据其数据类型，选择适当的指标量化方法进行度量，从而获得原始变量数据。（3）聚类分析，对数据对象进行异质性分析。（4）在决策树分析部分，将结果变量数据纳入研究，针对不同的群体分别进行决策树分析。（5）在贝叶斯网络分析部分，针对上述感兴趣的决策规则所对应的研究对象进行深入分析，运用爬山算法识别变量间的相互依赖关系，并构建贝叶斯网络模型。通过敏感度分析，细致探究变量间的影响关系，揭示复杂前因变量对结果变量的影响路径。同时，结合相关管理理论，分析决策规则和影响路径，得出能够指导管理实践的研究结论。