數(shù)據(jù)分析法包括以下類型：

1. 描述性分析：描述性分析是對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理和描述，以便更好地理解數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和趨勢(shì)。常見的描述性分析方法包括計(jì)算平均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)量，以及繪制圖表（如柱狀圖、折線圖、餅圖等）來(lái)展示數(shù)據(jù)分布和關(guān)系。

2. 探索性分析：探索性分析是在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段進(jìn)行的，目的是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值、缺失值、重復(fù)值等問(wèn)題，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的統(tǒng)計(jì)分析。常見的探索性分析方法包括可視化（如散點(diǎn)圖、箱線圖等），相關(guān)性分析（如皮爾遜相關(guān)系數(shù)、斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)等），以及回歸分析（如線性回歸、邏輯回歸等）。

3. 因果分析：因果分析旨在確定變量之間的因果關(guān)系，通常通過(guò)建立回歸模型來(lái)實(shí)現(xiàn)。常見的因果分析方法包括多元回歸分析、結(jié)構(gòu)方程模型（SEM）、路徑分析等。

4. 預(yù)測(cè)分析：預(yù)測(cè)分析旨在根據(jù)歷史數(shù)據(jù)對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，以幫助決策者制定策略或做出決策。常見的預(yù)測(cè)分析方法包括時(shí)間序列分析（如自回歸積分滑動(dòng)平均模型ARIMA、季節(jié)性分解自回歸滑動(dòng)平均模型SARIMA等）、機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如隨機(jī)森林、支持向量機(jī)SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）以及經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型（如VAR模型、DSGE模型等）。

5. 關(guān)聯(lián)分析：關(guān)聯(lián)分析旨在識(shí)別變量之間的相關(guān)性，以便了解變量之間的關(guān)系。常見的關(guān)聯(lián)分析方法包括卡方檢驗(yàn)、列聯(lián)表分析、多變量分析（如主成分分析PCA、因子分析FA、聚類分析K-means等）等。

6. 模式識(shí)別與分類：模式識(shí)別與分類旨在從數(shù)據(jù)中提取出潛在的規(guī)律和模式，以便對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類和聚類。常見的模式識(shí)別與分類方法包括決策樹（如ID3、C4.5、CART等）、貝葉斯分類器、支持向量機(jī)（SVM）等。

7. 假設(shè)檢驗(yàn)：假設(shè)檢驗(yàn)旨在檢驗(yàn)?zāi)硞€(gè)理論或假設(shè)是否成立，常用的假設(shè)檢驗(yàn)方法包括t檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)、方差分析（ANOVA）等。

8. 非參數(shù)檢驗(yàn)：非參數(shù)檢驗(yàn)適用于無(wú)法建立統(tǒng)計(jì)模型的情況，例如當(dāng)樣本數(shù)量較小或者數(shù)據(jù)不滿足正態(tài)分布時(shí)。常見的非參數(shù)檢驗(yàn)方法包括Mann-Whitney U檢驗(yàn)、Kruskal-Wallis H檢驗(yàn)等。

9. 時(shí)間序列分析：時(shí)間序列分析旨在研究時(shí)間序列數(shù)據(jù)的變化規(guī)律和預(yù)測(cè)未來(lái)值。常見的時(shí)間序列分析方法包括自回歸模型（AR）、移動(dòng)平均模型（MA）、自回歸移動(dòng)平均模型（ARMA）、自回歸積分滑動(dòng)平均模型（ARIMA）等。

10. 文本分析：文本分析旨在從文本數(shù)據(jù)中提取有用信息，用于文本挖掘、情感分析、主題建模等任務(wù)。常見的文本分析方法包括詞頻統(tǒng)計(jì)（TF-IDF）、詞袋模型（Bag of Words）、LDA（Latent Dirichlet Allocation）等。