描述性統(tǒng)計(jì)分析：這是對數(shù)據(jù)的基本描述，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。

相關(guān)性分析：這是研究兩個(gè)或多個(gè)變量之間是否存在某種關(guān)系的方法。常用的方法有皮爾遜相關(guān)系數(shù)和斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)。

回歸分析：這是一種用于預(yù)測和解釋變量之間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法。常用的回歸分析方法有線性回歸、多元回歸等。

方差分析（ANOVA）：這是一種用于比較三個(gè)或更多組數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)方法。它可以用來檢驗(yàn)不同組之間的差異是否顯著。

假設(shè)檢驗(yàn)：這是一種用來檢驗(yàn)?zāi)硞€(gè)假設(shè)是否成立的方法。例如，t檢驗(yàn)可以用來檢驗(yàn)兩組數(shù)據(jù)的均值是否有顯著差異。

主成分分析（PCA）：這是一種用于降維的統(tǒng)計(jì)方法。通過將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維數(shù)據(jù)，可以更好地理解和解釋數(shù)據(jù)。

聚類分析：這是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，它將相似的數(shù)據(jù)點(diǎn)分為一組。常用的聚類方法有K-means、層次聚類等。

時(shí)間序列分析：這是一種用于分析隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)的方法。常用的時(shí)間序列分析方法有自相關(guān)分析、移動(dòng)平均等。

因子分析：這是一種用于識(shí)別和解釋潛在變量的方法。它可以幫助我們理解數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和含義。

數(shù)據(jù)可視化：這是一種將數(shù)據(jù)以圖形的形式展示出來的方法。通過數(shù)據(jù)可視化，我們可以更直觀地理解數(shù)據(jù)的特征和關(guān)系。