描述性統(tǒng)計分析：通過收集和整理數(shù)據(jù)，計算其均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差、標準差等統(tǒng)計量，以描述數(shù)據(jù)的分布特征。

相關性分析：通過計算相關系數(shù)，研究兩個或多個變量之間的線性關系。常用的方法有皮爾遜相關系數(shù)、斯皮爾曼等級相關系數(shù)等。

回歸分析：通過建立數(shù)學模型，研究一個或多個自變量與因變量之間的關系。常用的方法有線性回歸、邏輯回歸、非線性回歸等。

聚類分析：根據(jù)數(shù)據(jù)的特征，將數(shù)據(jù)分為若干個組，使得同一組內的數(shù)據(jù)相似度較高，而不同組間的數(shù)據(jù)相似度較低。常用的方法有K-means聚類、層次聚類等。

主成分分析（PCA）：通過降維技術，將高維數(shù)據(jù)轉換為低維數(shù)據(jù)，同時保留原始數(shù)據(jù)的主要信息。常用的方法有PCA、LDA等。

因子分析：通過構建因子模型，研究多個變量之間的共同因素。常用的方法有主因子分析、多元方差分析等。

時間序列分析：研究數(shù)據(jù)隨時間變化的規(guī)律。常用的方法有移動平均法、自回歸滑動平均模型（ARMA）、自回歸積分滑動平均模型（ARIMA）等。

異常檢測：通過比較正常數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)并識別異常值。常用的方法有IQR方法、Z-score方法等。

分類和預測：根據(jù)數(shù)據(jù)分析結果，對數(shù)據(jù)進行分類或預測。常用的方法有決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡等。

可視化：通過圖表、圖形等形式，直觀展示數(shù)據(jù)分析結果。常用的方法有柱狀圖、折線圖、散點圖、箱線圖等。