描述性統(tǒng)計分析：這是對數(shù)據(jù)進(jìn)行基本的描述和概括，包括計算平均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計量。

相關(guān)性分析：通過計算相關(guān)系數(shù)來衡量兩個變量之間的關(guān)聯(lián)程度。如果相關(guān)系數(shù)為正值，說明這兩個變量之間存在正相關(guān)關(guān)系；如果為負(fù)值，說明存在負(fù)相關(guān)關(guān)系。

回歸分析：用于研究一個或多個自變量與因變量之間的關(guān)系。常見的回歸模型有線性回歸、非線性回歸、邏輯回歸等。

聚類分析：根據(jù)數(shù)據(jù)的相似度將數(shù)據(jù)分為不同的群組。常用的聚類方法有K-means、層次聚類等。

主成分分析（PCA）：通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，提取出最重要的幾個特征，以便更好地理解數(shù)據(jù)。

因子分析：用于研究多個變量之間的因果關(guān)系，通過構(gòu)建因子模型來解釋數(shù)據(jù)。

時間序列分析：用于分析隨時間變化的數(shù)據(jù)，如股票價格、銷售數(shù)據(jù)等。常用的方法有移動平均、指數(shù)平滑、自回歸滑動平均等。

非參數(shù)統(tǒng)計方法：如秩和檢驗、Wilcoxon符號秩檢驗等，適用于樣本數(shù)量較少或數(shù)據(jù)分布不明確的場合。

貝葉斯推斷：在不確定性較大的場合，通過貝葉斯定理來更新先驗知識和后驗概率。

機器學(xué)習(xí)方法：如決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等，用于從大量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和預(yù)測未知數(shù)據(jù)。