數(shù)據(jù)分析的通用表達(dá)方式有很多，以下是一些常見(jiàn)的表達(dá)：

1. 描述性分析（Descriptive Analysis）：通過(guò)收集和整理數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述和解釋，以便更好地理解數(shù)據(jù)的含義。例如，計(jì)算平均數(shù)、中位數(shù)、眾數(shù)等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，繪制直方圖、箱線圖等圖表。

2. 探索性數(shù)據(jù)分析（Exploratory Data Analysis, EDA）：在數(shù)據(jù)收集階段，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的分析，以了解數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)和特征。例如，檢查缺失值、異常值、數(shù)據(jù)類(lèi)型等。

3. 假設(shè)檢驗(yàn)（Hypothesis Testing）：根據(jù)研究問(wèn)題，提出假設(shè)并使用統(tǒng)計(jì)方法來(lái)驗(yàn)證假設(shè)是否成立。例如，t檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)、ANOVA等。

4. 回歸分析（Regression Analysis）：建立變量之間的關(guān)系模型，預(yù)測(cè)一個(gè)或多個(gè)自變量對(duì)因變量的影響。例如，線性回歸、邏輯回歸等。

5. 聚類(lèi)分析（Cluster Analysis）：將數(shù)據(jù)分為若干個(gè)組，使得同組內(nèi)的數(shù)據(jù)相似度較高，而不同組之間的相似度較低。例如，K-means聚類(lèi)、層次聚類(lèi)等。

6. 分類(lèi)分析（Classification Analysis）：將數(shù)據(jù)分為不同的類(lèi)別，通常用于分類(lèi)決策問(wèn)題。例如，決策樹(shù)、支持向量機(jī)等。

7. 時(shí)間序列分析（Time Series Analysis）：研究數(shù)據(jù)隨時(shí)間變化的趨勢(shì)和規(guī)律。例如，ARIMA模型、季節(jié)性分解等。

8. 文本分析（Text Analysis）：對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取關(guān)鍵信息和模式。例如，詞頻統(tǒng)計(jì)、情感分析等。

9. 可視化分析（Visualization Analysis）：通過(guò)圖表、圖形等方式展示數(shù)據(jù)，幫助人們更直觀地理解和分析數(shù)據(jù)。例如，柱狀圖、折線圖、散點(diǎn)圖等。

10. 機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘（Machine Learning and Data Mining）：利用算法和模型從大量數(shù)據(jù)中自動(dòng)發(fā)現(xiàn)模式和知識(shí)。例如，決策樹(shù)、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。