描述性分析：這是一種基礎的數(shù)據(jù)分析方法，主要關注數(shù)據(jù)的基本情況，如數(shù)據(jù)的大小、分布、趨勢等。

探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）：這是一種更深入的數(shù)據(jù)分析方法，主要關注數(shù)據(jù)的結構和關系，如數(shù)據(jù)的相關性、差異性、異常值等。

假設檢驗：這是一種用于驗證數(shù)據(jù)中是否存在顯著差異或關系的統(tǒng)計方法，如t檢驗、方差分析（ANOVA）等。

回歸分析：這是一種用于預測和解釋變量之間關系的統(tǒng)計方法，如線性回歸、邏輯回歸等。

聚類分析：這是一種用于將數(shù)據(jù)分為相似組的方法，如K-means聚類、層次聚類等。

主成分分析（PCA）：這是一種用于降維和提取數(shù)據(jù)主要特征的方法，如PCA、LDA等。

時間序列分析：這是一種用于分析隨時間變化的數(shù)據(jù)的方法，如ARIMA模型、季節(jié)性分解等。

文本分析：這是一種用于分析文本數(shù)據(jù)的方法，如詞頻分析、情感分析、主題建模等。

可視化分析：這是一種用于通過圖形化方式展示數(shù)據(jù)分析結果的方法，如柱狀圖、折線圖、散點圖等。

機器學習：這是一種利用算法對數(shù)據(jù)進行學習和預測的方法，如決策樹、支持向量機、神經(jīng)網(wǎng)絡等。