1. 描述性統(tǒng)計(jì)分析：這是最基本的數(shù)據(jù)分析方法，包括計(jì)算均值、中位數(shù)、眾數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等。

2. 相關(guān)性分析：通過計(jì)算相關(guān)系數(shù)，判斷兩個(gè)變量之間的關(guān)聯(lián)程度。

3. 回歸分析：用于預(yù)測一個(gè)或多個(gè)自變量對因變量的影響。

4. 聚類分析：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，不同組間的數(shù)據(jù)相似度較低。

5. 主成分分析（PCA）：通過線性變換將原始變量轉(zhuǎn)換為一組新的變量，這些新變量不相關(guān)且方差最大。

6. 因子分析：用于識(shí)別數(shù)據(jù)中潛在的結(jié)構(gòu)或模式。

7. 時(shí)間序列分析：用于預(yù)測和理解隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)。

8. 分類分析：用于將數(shù)據(jù)分為不同的類別。

9. 非參數(shù)統(tǒng)計(jì)：用于處理不符合正態(tài)分布的數(shù)據(jù)。

10. 機(jī)器學(xué)習(xí)：通過訓(xùn)練模型來預(yù)測或分類數(shù)據(jù)。

以上只是一些常見的數(shù)據(jù)分析方法，具體的選擇需要根據(jù)實(shí)際的問題和數(shù)據(jù)來決定。