描述性統(tǒng)計(jì)分析：這是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，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。

假設(shè)檢驗(yàn)：用于判斷兩個(gè)或多個(gè)樣本之間是否存在顯著差異。常見(jiàn)的假設(shè)檢驗(yàn)方法有t檢驗(yàn)、ANOVA（方差分析）、卡方檢驗(yàn)等。

回歸分析：用于研究變量之間的關(guān)系，預(yù)測(cè)一個(gè)或多個(gè)自變量對(duì)因變量的影響。常見(jiàn)的回歸分析方法有線性回歸、邏輯回歸、多元回歸等。

分類(lèi)分析：用于將數(shù)據(jù)分為不同的類(lèi)別，如聚類(lèi)分析、判別分析等。

時(shí)間序列分析：用于預(yù)測(cè)未來(lái)的趨勢(shì)和模式。常見(jiàn)的時(shí)間序列分析方法有移動(dòng)平均法、指數(shù)平滑法、自回歸滑動(dòng)平均模型等。

主成分分析（PCA）：用于降低數(shù)據(jù)的維度，同時(shí)盡可能保留原始數(shù)據(jù)的信息。

因子分析：用于識(shí)別和解釋變量之間的潛在結(jié)構(gòu)。

聚類(lèi)分析：根據(jù)數(shù)據(jù)的性質(zhì)和特征，將數(shù)據(jù)分為若干個(gè)組別。

關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)：用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則。

深度學(xué)習(xí)：用于處理大規(guī)模、高維度的數(shù)據(jù)，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等。