數(shù)據(jù)分析應用程序（app）中的統(tǒng)計分析方法通常包括以下幾種：

1. 描述性統(tǒng)計分析：這是最基本的統(tǒng)計分析方法，用于描述數(shù)據(jù)的分布、中心趨勢和離散程度。常見的描述性統(tǒng)計量有均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差、標準差等。

2. 推斷性統(tǒng)計分析：在描述性統(tǒng)計分析的基礎上，進一步進行假設檢驗，以確定數(shù)據(jù)是否符合某種特定分布或規(guī)律。常用的推斷性統(tǒng)計方法有t檢驗、anova（方差分析）、回歸分析、卡方檢驗等。

3. 分類與聚類分析：通過對數(shù)據(jù)進行分類或聚類，將相似的數(shù)據(jù)點歸為一類。常用的分類方法有k-means、層次聚類等。聚類分析可以幫助我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和結構。

4. 關聯(lián)規(guī)則挖掘：通過分析數(shù)據(jù)中的項集之間的關聯(lián)性，發(fā)現(xiàn)頻繁出現(xiàn)的項集，從而揭示數(shù)據(jù)中的關聯(lián)規(guī)律。常用的關聯(lián)規(guī)則挖掘算法有apriori、fp-growth等。

5. 時間序列分析：對隨時間變化的數(shù)據(jù)進行分析，如股票價格、天氣變化等。常用的時間序列分析方法有自相關分析、季節(jié)性分解、arima模型等。

6. 異常檢測：通過比較實際數(shù)據(jù)與正常行為模型，識別出不符合預期的行為或異常值。常用的異常檢測方法有基于統(tǒng)計的異常檢測、基于機器學習的異常檢測等。

7. 預測建模：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)建立預測模型，對未來的數(shù)據(jù)進行預測。常用的預測建模方法有線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機森林、支持向量機等。

8. 可視化分析：通過圖表、圖形等形式直觀展示數(shù)據(jù)分析結果，幫助用戶更好地理解和解釋數(shù)據(jù)。常用的可視化方法有柱狀圖、折線圖、餅圖、散點圖、箱線圖等。

9. 數(shù)據(jù)挖掘：從大量數(shù)據(jù)中自動發(fā)現(xiàn)隱藏的模式、關聯(lián)和知識。常用的數(shù)據(jù)挖掘方法有分類、聚類、關聯(lián)規(guī)則、關聯(lián)網(wǎng)絡、隱語義分析等。

10. 自然語言處理（nlp）：對文本數(shù)據(jù)進行處理，提取有用的信息。常用的nlp方法有詞袋模型、tf-idf、word2vec、bert等。