分類數(shù)據(jù)分析的統(tǒng)計(jì)方法主要包括以下幾個(gè)步驟：

1. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、缺失值處理、異常值處理等，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。

2. 特征選擇：從原始數(shù)據(jù)中提取出對(duì)分類任務(wù)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(xùn)練：選擇合適的分類算法（如決策樹(shù)、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等）對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練，得到模型參數(shù)。

4. 模型評(píng)估：使用交叉驗(yàn)證、準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)對(duì)模型進(jìn)行評(píng)估，判斷模型的性能是否滿足要求。

5. 模型優(yōu)化：根據(jù)評(píng)估結(jié)果對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整和優(yōu)化，提高模型在實(shí)際應(yīng)用中的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。

6. 應(yīng)用與部署：將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于實(shí)際問(wèn)題中，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分類和預(yù)測(cè)。