描述性統(tǒng)計(jì)分析：這是一種基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)分析方法，通過收集和整理數(shù)據(jù)，計(jì)算其平均值、中位數(shù)、眾數(shù)等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，以了解數(shù)據(jù)的基本情況。

探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）：在描述性統(tǒng)計(jì)分析的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步探索數(shù)據(jù)的特征和關(guān)系，如繪制直方圖、箱線圖、散點(diǎn)圖等，以發(fā)現(xiàn)潛在的規(guī)律和異常值。

假設(shè)檢驗(yàn)：用于驗(yàn)證某個(gè)假設(shè)是否成立，例如，我們可能想知道某個(gè)人群中某種疾病的發(fā)病率是否顯著高于其他地區(qū)。

回歸分析：用于研究一個(gè)或多個(gè)自變量（解釋變量）與一個(gè)因變量（響應(yīng)變量）之間的關(guān)系。例如，我們可能想知道年齡、性別、教育水平等因素對收入的影響。

聚類分析：用于將相似的數(shù)據(jù)對象劃分為不同的簇或組，以便更好地理解它們之間的相似性和差異性。例如，我們可以將客戶分為不同的興趣小組，以便更好地了解的需求和偏好。

主成分分析（PCA）：用于從多個(gè)變量中提取出最重要的幾個(gè)主成分，從而減少數(shù)據(jù)的維度，便于理解和分析。

因子分析：用于識別數(shù)據(jù)中的隱藏結(jié)構(gòu)，將多個(gè)觀測變量轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個(gè)因子變量。例如，我們可以將員工的績效評分轉(zhuǎn)化為幾個(gè)關(guān)鍵因素，以便更好地理解員工的表現(xiàn)。

時(shí)間序列分析：用于預(yù)測和分析隨時(shí)間變化的連續(xù)數(shù)據(jù)，如股票價(jià)格、天氣狀況等。

機(jī)器學(xué)習(xí)：利用算法模型對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測和分類，如支持向量機(jī)（SVM）、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

數(shù)據(jù)可視化：通過圖形的方式展示數(shù)據(jù)，使非專業(yè)觀眾也能理解數(shù)據(jù)的含義。例如，使用柱狀圖、折線圖、餅圖等來展示不同人群的收入分布情況。