數(shù)據(jù)分析通常使用以下幾種方法：

1. 描述性統(tǒng)計分析：這是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，包括計算平均值、中位數(shù)、眾數(shù)、標準差等統(tǒng)計量，以及繪制直方圖、箱線圖等圖表。

2. 探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）：通過觀察數(shù)據(jù)、檢查異常值、可視化數(shù)據(jù)等方式，對數(shù)據(jù)進行初步分析，以便更好地理解數(shù)據(jù)。

3. 假設(shè)檢驗：用于驗證數(shù)據(jù)的統(tǒng)計假設(shè)，如t檢驗、ANOVA、卡方檢驗等。

4. 回歸分析：用于建立變量之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，預(yù)測一個或多個自變量對因變量的影響。

5. 聚類分析：將數(shù)據(jù)分為幾個組，每個組內(nèi)的數(shù)據(jù)相似度高，組間的數(shù)據(jù)相似度低。

6. 分類分析：根據(jù)一定的規(guī)則將數(shù)據(jù)分為不同的類別。

7. 時間序列分析：研究數(shù)據(jù)隨時間的變化規(guī)律，如季節(jié)性、趨勢等。

8. 關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)：發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)聯(lián)，如購物籃分析。

9. 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)：用于從大量數(shù)據(jù)中提取特征、建模和預(yù)測。

10. 文本挖掘：處理和分析文本數(shù)據(jù)，如情感分析、關(guān)鍵詞提取等。

這些方法可以根據(jù)具體的數(shù)據(jù)分析需求和數(shù)據(jù)類型進行選擇和組合。