描述性統(tǒng)計(jì)分析：這是數(shù)據(jù)分析的第一步，包括計(jì)算平均值、中位數(shù)、眾數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)量，以及繪制直方圖、箱線圖等圖表。

相關(guān)性分析：通過計(jì)算相關(guān)系數(shù)，了解兩個(gè)或多個(gè)變量之間的線性關(guān)系。

回歸分析：建立因變量與自變量之間的數(shù)學(xué)模型，預(yù)測未來的趨勢和結(jié)果。

聚類分析：將數(shù)據(jù)分為若干個(gè)組，使得同一組內(nèi)的數(shù)據(jù)相似度較高，不同組的數(shù)據(jù)相似度較低。

主成分分析（PCA）：將高維數(shù)據(jù)降維，保留主要的信息，同時(shí)消除噪聲。

因子分析：將多個(gè)變量表示為少數(shù)幾個(gè)公共因子的線性組合。

時(shí)間序列分析：研究數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化規(guī)律，如季節(jié)性、趨勢、周期性等。

非參數(shù)檢驗(yàn)：不假設(shè)總體分布，直接對樣本進(jìn)行比較。

貝葉斯推斷：在已知先驗(yàn)知識(shí)和樣本數(shù)據(jù)的情況下，利用貝葉斯定理更新后驗(yàn)概率。