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

假設(shè)檢驗(yàn)：用于判斷兩個(gè)或多個(gè)樣本之間是否存在顯著差異。常見的假設(shè)檢驗(yàn)方法有t檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)等。

回歸分析：用于研究變量之間的因果關(guān)系。常見的回歸分析方法有線性回歸、邏輯回歸、多元回歸等。

分類分析：用于將數(shù)據(jù)分為不同的類別。常見的分類方法有決策樹、K-近鄰算法、支持向量機(jī)等。

聚類分析：將數(shù)據(jù)分為相似的組別。常見的聚類方法有層次聚類、K-均值聚類、DBSCAN等。

主成分分析（PCA）：用于降維和簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。通過將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維空間中的坐標(biāo)，可以更好地理解數(shù)據(jù)的內(nèi)在關(guān)系。

時(shí)間序列分析：用于預(yù)測(cè)未來(lái)的趨勢(shì)和模式。常用的時(shí)間序列分析方法有自回歸模型、移動(dòng)平均模型、自回歸移動(dòng)平均模型等。

關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)：用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則。常見的關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)方法有Apriori算法、FP-growth算法、Eclat算法等。

文本挖掘：用于從大量文本數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息。常用的文本挖掘方法有詞頻統(tǒng)計(jì)、TF-IDF、LDA等。

情感分析：用于識(shí)別文本中的情感傾向，如正面、負(fù)面或中立。常見的情感分析方法有樸素貝葉斯、支持向量機(jī)、深度學(xué)習(xí)等。