描述性分析：這是對數(shù)據(jù)進行基本的描述和總結(jié)，包括計算平均值、中位數(shù)、眾數(shù)等統(tǒng)計量，以及繪制直方圖、箱線圖、散點圖等圖表。

探索性數(shù)據(jù)分析：通過對數(shù)據(jù)進行更深入的分析，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式、趨勢和異常值。這可能包括相關(guān)性分析、回歸分析、聚類分析等。

預(yù)測性分析：通過建立模型，對未來的數(shù)據(jù)進行預(yù)測。這可能包括時間序列分析、回歸分析、決策樹分析等。

診斷性分析：通過對數(shù)據(jù)進行診斷，找出數(shù)據(jù)的問題所在。這可能包括異常值檢測、缺失值處理、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等。

規(guī)范性分析：通過制定規(guī)則或標準，對數(shù)據(jù)進行規(guī)范化處理。這可能包括標準化、歸一化、編碼等。

可視化分析：通過將數(shù)據(jù)以圖形的形式展示出來，使人們能夠更直觀地理解和分析數(shù)據(jù)。這可能包括柱狀圖、折線圖、餅圖、散點圖等。

機器學習分析：利用機器學習算法，對數(shù)據(jù)進行學習和預(yù)測。這可能包括監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習、強化學習等。

文本分析：對文本數(shù)據(jù)進行分析，提取有用的信息。這可能包括關(guān)鍵詞提取、情感分析、主題建模等。

網(wǎng)絡(luò)分析：對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進行分析，了解網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、動態(tài)和演化過程。這可能包括路徑分析、社區(qū)發(fā)現(xiàn)、網(wǎng)絡(luò)流分析等。