描述性統(tǒng)計分析：這是最基本的數(shù)據(jù)分析方法，包括計算平均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差、標準差等統(tǒng)計量。這些統(tǒng)計量可以幫助我們了解數(shù)據(jù)的分布情況和離散程度。

假設檢驗：這是一種用于比較兩個或多個樣本均值是否相等的方法。常見的假設檢驗包括t檢驗、卡方檢驗、F檢驗等。假設檢驗可以幫助我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值或者確定兩個變量之間是否存在相關性。

回歸分析：這是一種用于預測一個或多個因變量對一個或多個自變量的依賴關系的分析方法。回歸分析可以分為線性回歸、邏輯回歸、決策樹回歸等?；貧w分析可以幫助我們理解變量之間的關系，預測未來的趨勢。

聚類分析：這是一種無監(jiān)督的學習算法，可以將相似的數(shù)據(jù)對象劃分為一類。聚類分析可以幫助我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和結構，例如市場細分、客戶分群等。

主成分分析（PCA）：這是一種降維技術，通過將高維數(shù)據(jù)投影到低維空間，以減少數(shù)據(jù)的維度并保留大部分信息。PCA可以用于數(shù)據(jù)可視化、特征選擇和數(shù)據(jù)壓縮等。