數(shù)據(jù)分析模塊主要包括以下幾種：

1. 描述性統(tǒng)計分析：用于對數(shù)據(jù)集的基本特性進行描述，包括計算均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差、標準差等統(tǒng)計量。

2. 探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）：通過繪制圖表、計算統(tǒng)計量、進行可視化等方式，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的潛在規(guī)律和異常值。

3. 假設檢驗：用于評估兩個或多個變量之間是否存在顯著的關聯(lián)或差異。常用的方法有t檢驗、卡方檢驗、方差分析等。

4. 回歸分析：用于研究一個或多個自變量（解釋變量）與一個因變量（被解釋變量）之間的關系。常見的回歸模型有線性回歸、邏輯回歸、泊松回歸等。

5. 分類分析：用于將數(shù)據(jù)集中的觀測結果劃分為不同的類別。常用的分類方法有決策樹、K近鄰算法、支持向量機等。

6. 聚類分析：將相似的數(shù)據(jù)點分為一組，使得同一組內的數(shù)據(jù)點相似度較高，不同組之間的數(shù)據(jù)點相似度較低。常用的聚類方法有層次聚類、K均值聚類、DBSCAN等。

7. 時間序列分析：用于研究時間序列數(shù)據(jù)的變化規(guī)律和預測未來值。常用的時間序列分析方法有自回歸模型（AR）、滑動平均模型（MA）、自回歸移動平均模型（ARMA）、自回歸積分滑動平均模型（ARIMA）等。

8. 主成分分析（PCA）：用于減少數(shù)據(jù)集的維度，同時保持數(shù)據(jù)的大部分信息。通過計算協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量，將數(shù)據(jù)投影到新的坐標系上。

9. 因子分析：用于研究多個變量之間的相關性，并找出影響這些變量的共同因素。常用的因子分析方法有主因子分析、最小二乘法因子分析等。

10. 網(wǎng)絡分析：用于研究數(shù)據(jù)集中各元素之間的連接關系，如節(jié)點間的權重、路徑長度等。常用的網(wǎng)絡分析方法有PageRank算法、Laplacian矩陣、社區(qū)結構挖掘等。