描述性統(tǒng)計分析：通過計算和描述統(tǒng)計數(shù)據(jù)（如均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差、標(biāo)準(zhǔn)差等）來理解數(shù)據(jù)的基本特征。

假設(shè)檢驗：用來確定兩個或多個樣本之間是否存在顯著差異。常用的方法有t檢驗、ANOVA（方差分析）、卡方檢驗等。

回歸分析：研究一個或多個自變量與一個因變量之間的關(guān)系，預(yù)測因變量的值。常用的方法有線性回歸、多元回歸、邏輯回歸等。

聚類分析：根據(jù)數(shù)據(jù)的相似度將數(shù)據(jù)劃分為若干個組別，每個組別中的觀測值具有很高的相似度。常用的方法有K-means聚類、層次聚類等。

主成分分析：通過降維技術(shù)將多個變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個綜合變量，以減少數(shù)據(jù)維度并保留原始信息的主要特征。

因子分析：用于識別和解釋變量之間的潛在結(jié)構(gòu)關(guān)系，即變量之間的相關(guān)性是否是由共同因素引起的。

時間序列分析：用于研究數(shù)據(jù)隨時間的變化規(guī)律，包括趨勢分析、季節(jié)性分析、周期性分析等。

關(guān)聯(lián)規(guī)則分析：用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中項集之間的有趣聯(lián)系，例如頻繁項集和強關(guān)聯(lián)規(guī)則。

異常檢測：用于在數(shù)據(jù)集中檢測不符合預(yù)期模式的異常值或離群點。

文本挖掘：從大量文本數(shù)據(jù)中提取有用信息，如關(guān)鍵詞提取、情感分析、主題建模等。