分類數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計方法主要包括以下幾個步驟：

1. 數(shù)據(jù)預處理：對原始數(shù)據(jù)進行清洗、缺失值處理、異常值處理等，確保數(shù)據(jù)的準確性和完整性。

2. 特征選擇：從原始數(shù)據(jù)中提取出對分類任務有幫助的特征，如文本數(shù)據(jù)中的詞頻、句法信息等。

3. 模型訓練：選擇合適的分類算法（如決策樹、支持向量機、隨機森林、神經(jīng)網(wǎng)絡等）對數(shù)據(jù)集進行訓練，得到模型參數(shù)。

4. 模型評估：使用交叉驗證、準確率、召回率、F1值等指標對模型進行評估，判斷模型的性能是否滿足要求。

5. 模型優(yōu)化：根據(jù)評估結果對模型進行調(diào)整和優(yōu)化，提高模型在實際應用中的準確性和穩(wěn)定性。

6. 應用與部署：將訓練好的模型應用于實際問題中，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的分類和預測。