數(shù)據(jù)分析方法案例有很多種，以下是一些常見的例子：

1. 描述性統(tǒng)計分析：描述性統(tǒng)計分析是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，它包括計算平均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計量，以及繪制直方圖、箱線圖等圖表。例如，描述一個班級學(xué)生的身高分布情況。

2. 假設(shè)檢驗：假設(shè)檢驗用于驗證兩個或多個樣本之間的差異是否顯著。常用的假設(shè)檢驗方法有t檢驗、方差分析（ANOVA）、卡方檢驗等。例如，比較兩組學(xué)生的平均成績是否有顯著差異。

3. 回歸分析：回歸分析用于研究變量之間的關(guān)系，包括線性回歸、邏輯回歸、多項式回歸等。例如，研究年齡和收入之間的關(guān)系。

4. 聚類分析：聚類分析是根據(jù)數(shù)據(jù)的特征將數(shù)據(jù)集劃分為若干個簇，使得同一簇內(nèi)的數(shù)據(jù)相似度較高，不同簇間的數(shù)據(jù)相似度較低。例如，根據(jù)用戶的購買行為將用戶分為不同的群體。

5. 主成分分析（PCA）：主成分分析是一種降維技術(shù)，它將多個變量轉(zhuǎn)換為少數(shù)幾個綜合變量。例如，通過PCA將股票價格數(shù)據(jù)降維到一維。

6. 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的有趣關(guān)系，如頻繁項集、頻繁模式等。例如，發(fā)現(xiàn)購物籃中商品之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

7. 時間序列分析：時間序列分析用于預(yù)測未來值。常用的時間序列模型有自回歸模型（ARMA）、自回歸積分滑動平均模型（ARIMA）等。例如，預(yù)測下個月的銷售額。

8. 網(wǎng)絡(luò)分析：網(wǎng)絡(luò)分析用于研究網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、節(jié)點度數(shù)分布、最短路徑等網(wǎng)絡(luò)特性。例如，研究社交網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵人物對信息傳播的影響。

9. 文本挖掘：文本挖掘是從大量文本數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。常用的文本挖掘方法有詞頻-逆文檔頻率（TF-IDF）、主題模型（LDA）等。例如，從新聞報道中提取熱點話題。

10. 情感分析：情感分析用于判斷文本的情感傾向，如正面、負面或中性。常用的情感分析方法有樸素貝葉斯、支持向量機（SVM）、深度學(xué)習(xí)（如LSTM）等。例如，評估一篇產(chǎn)品的評論情感。

以上只是數(shù)據(jù)分析方法的一小部分，實際應(yīng)用中可能還會涉及到更多的方法和技巧。