描述性統(tǒng)計(jì)分析：通過(guò)收集和整理數(shù)據(jù)，計(jì)算其均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)量，以描述數(shù)據(jù)的分布特征。

相關(guān)性分析：通過(guò)計(jì)算相關(guān)系數(shù)，研究?jī)蓚€(gè)或多個(gè)變量之間的線性關(guān)系。常用的方法有皮爾遜相關(guān)系數(shù)、斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)等。

回歸分析：通過(guò)建立數(shù)學(xué)模型，研究一個(gè)或多個(gè)自變量與因變量之間的關(guān)系。常用的方法有線性回歸、邏輯回歸、非線性回歸等。

聚類分析：根據(jù)數(shù)據(jù)的特征，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，而不同組間的數(shù)據(jù)相似度較低。常用的方法有K-means聚類、層次聚類等。

主成分分析（PCA）：通過(guò)降維技術(shù)，將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維數(shù)據(jù)，同時(shí)保留原始數(shù)據(jù)的主要信息。常用的方法有PCA、LDA等。

因子分析：通過(guò)構(gòu)建因子模型，研究多個(gè)變量之間的共同因素。常用的方法有主因子分析、多元方差分析等。

時(shí)間序列分析：研究數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的規(guī)律。常用的方法有移動(dòng)平均法、自回歸滑動(dòng)平均模型（ARMA）、自回歸積分滑動(dòng)平均模型（ARIMA）等。

異常檢測(cè)：通過(guò)比較正常數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)并識(shí)別異常值。常用的方法有IQR方法、Z-score方法等。

分類和預(yù)測(cè)：根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類或預(yù)測(cè)。常用的方法有決策樹(shù)、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

可視化：通過(guò)圖表、圖形等形式，直觀展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果。常用的方法有柱狀圖、折線圖、散點(diǎn)圖、箱線圖等。