數(shù)據(jù)分析的基本方法包括以下幾種：

1. 描述性分析：通過收集和整理數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行基本的描述，如計算平均值、中位數(shù)、眾數(shù)等。

2. 探索性分析：通過對數(shù)據(jù)的初步觀察，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和異常值，為后續(xù)的分析和建模提供線索。

3. 假設檢驗：根據(jù)研究問題，提出假設，并通過收集的數(shù)據(jù)來檢驗這些假設是否成立。常用的假設檢驗方法有t檢驗、卡方檢驗、方差分析等。

4. 回歸分析：通過建立數(shù)學模型，預測因變量與自變量之間的關(guān)系。常用的回歸分析方法有線性回歸、邏輯回歸、多元回歸等。

5. 聚類分析：將數(shù)據(jù)分為若干個組或簇，使得同一組內(nèi)的數(shù)據(jù)相似度較高，不同組之間的數(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。

6. 主成分分析（PCA）：通過降維技術(shù)，將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維數(shù)據(jù)，同時盡可能保留原始數(shù)據(jù)的信息。常用的PCA方法有PCA、LDA等。

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、周期性等。常用的時間序列分析方法有移動平均、自回歸滑動平均、自回歸積分滑動平均等。

8. 關(guān)聯(lián)規(guī)則學習：從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)頻繁出現(xiàn)的項集，并找出這些項集之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。常用的關(guān)聯(lián)規(guī)則學習方法有Apriori算法、FP-Growth算法等。

9. 文本挖掘：從文本數(shù)據(jù)中提取有用信息，如關(guān)鍵詞、情感傾向、主題分類等。常用的文本挖掘方法有詞頻統(tǒng)計、TF-IDF、樸素貝葉斯分類器等。

10. 可視化分析：通過圖表、圖形等形式直觀地展示數(shù)據(jù)，幫助人們更好地理解和解釋數(shù)據(jù)。常用的可視化方法有柱狀圖、折線圖、餅圖、散點圖等。