描述性分析：這是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，包括計(jì)算平均值、中位數(shù)、眾數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)量，以及繪制直方圖、箱線圖等圖表。

相關(guān)性分析：這是指研究?jī)蓚€(gè)或多個(gè)變量之間的相關(guān)程度。常用的方法有皮爾遜相關(guān)系數(shù)和斯皮爾曼秩相關(guān)系數(shù)。

回歸分析：這是一種用來預(yù)測(cè)一個(gè)變量（因變量）的值的方法，通常使用線性回歸、多項(xiàng)式回歸、邏輯回歸等方法。

主成分分析（PCA）：這是一種降維技術(shù)，可以將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為低維數(shù)據(jù)的投影，從而使得數(shù)據(jù)更易于理解和處理。

因子分析：這是一種用于識(shí)別隱藏在一組觀測(cè)值背后的潛在結(jié)構(gòu)的方法。它可以幫助研究者理解數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和含義。

聚類分析：這是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，它將相似的數(shù)據(jù)點(diǎn)聚集在一起，形成一個(gè)“簇”。常見的聚類算法有K-means、層次聚類等。

時(shí)間序列分析：這是一種用于分析隨時(shí)間變化的數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)方法。常用的方法有自相關(guān)分析、移動(dòng)平均法、自回歸模型等。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)：這是一種基于概率的推理方法，可以用于表示變量之間的關(guān)系，并預(yù)測(cè)未知變量的值。

機(jī)器學(xué)習(xí)：這是一種讓計(jì)算機(jī)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的方法，包括決策樹、隨機(jī)森林、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

深度學(xué)習(xí)：這是一種模仿人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等。