數(shù)據(jù)分析統(tǒng)計方法有很多種，以下是一些常見的方法：

1. 描述性統(tǒng)計分析：包括計算均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差、標準差等基本統(tǒng)計量，以及繪制直方圖、箱線圖等圖表。

2. 假設(shè)檢驗：用于判斷兩個或多個樣本之間是否存在顯著差異。常用的假設(shè)檢驗方法有t檢驗、卡方檢驗、F檢驗等。

3. 回歸分析：用于研究變量之間的相關(guān)關(guān)系，預(yù)測一個或多個自變量對因變量的影響。常用的回歸分析方法有線性回歸、多元回歸、邏輯回歸等。

4. 聚類分析：將數(shù)據(jù)分為若干個組（簇），使得同一組內(nèi)的數(shù)據(jù)相似度較高，不同組間的數(shù)據(jù)相似度較低。常用的聚類分析方法有K-means聚類、層次聚類等。

5. 主成分分析（PCA）：通過降維技術(shù)將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維特征，以便于分析和解釋。常用的PCA方法有PCA、Pearson相關(guān)性分析等。

6. 時間序列分析：用于研究數(shù)據(jù)隨時間的變化規(guī)律。常用的時間序列分析方法有移動平均法、自回歸滑動平均模型（ARIMA）等。

7. 因子分析：用于研究多個變量之間的共同因素，從而揭示變量的內(nèi)在結(jié)構(gòu)。常用的因子分析方法有主成分分析（PCA）、最大似然估計（ML）等。

8. 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中項集之間的有趣關(guān)聯(lián)規(guī)則。常用的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法有Apriori算法、FP-Growth算法等。

9. 文本挖掘：用于從大量文本數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。常用的文本挖掘方法有詞頻統(tǒng)計、TF-IDF、LDA等。

10. 可視化分析：通過圖表、圖形等形式直觀展示數(shù)據(jù)特征和趨勢。常用的可視化分析方法有柱狀圖、折線圖、餅圖、散點圖等。