數(shù)據(jù)分析的公式有很多，以下是一些常用的公式：

1. 描述性統(tǒng)計量：均值（mean）、中位數(shù)（median）、眾數(shù)（mode）、方差（variance）、標準差（standard deviation）等。

2. 相關(guān)性分析：皮爾遜相關(guān)系數(shù)（Pearson correlation coefficient）、斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)（Spearman rank correlation coefficient）等。

3. 回歸分析：線性回歸（linear regression）、邏輯回歸（logistic regression）、多元回歸（multiple regression）等。

4. 假設(shè)檢驗：t檢驗（t-test）、卡方檢驗（chi-square test）、F檢驗（F-test）等。

5. 分類和聚類分析：K-means聚類（K-means clustering）、層次聚類（hierarchical clustering）等。

6. 時間序列分析：自回歸移動平均模型（ARMA model）、季節(jié)性分解模型（seasonal decomposition model）等。

7. 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）：用于降維和數(shù)據(jù)可視化。

8. 因子分析（Factor Analysis）：用于探究變量之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系。

9. 聚類分析（Cluster Analysis）：將數(shù)據(jù)分為若干個組別。

10. 關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)（Association Rules Learning）：發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則。

11. 文本挖掘：用于從大量文本數(shù)據(jù)中提取有價值的信息。

12. 網(wǎng)絡(luò)分析：用于分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)動力學(xué)。

13. 深度學(xué)習(xí)：用于處理大規(guī)模、高維度的數(shù)據(jù)。

這些公式只是數(shù)據(jù)分析中的一部分，具體應(yīng)用時需要根據(jù)實際問題和數(shù)據(jù)類型選擇合適的方法。