老七種工具包括：

1. 描述性統(tǒng)計：用于描述數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散程度。
2. 推斷性統(tǒng)計：用于根據(jù)樣本數(shù)據(jù)推斷總體特征。
3. 相關(guān)性分析：用于研究兩個或多個變量之間的相關(guān)關(guān)系。
4. 回歸分析：用于建立變量之間的數(shù)學(xué)模型，預(yù)測一個或多個變量的值。
5. 方差分析：用于比較兩個或多個樣本均值的顯著性差異。
6. 假設(shè)檢驗：用于判斷兩個或多個樣本是否來自同一總體。
7. 置信區(qū)間：用于估計總體參數(shù)的可信區(qū)間。

新七種工具包括：

1. 主成分分析（PCA）：用于減少數(shù)據(jù)集的維度，同時保留盡可能多的原始信息。
2. 因子分析：用于識別并解釋數(shù)據(jù)中的潛在結(jié)構(gòu)或模式。
3. 聚類分析：用于將相似的數(shù)據(jù)點分組在一起，形成不同的簇。
4. 關(guān)聯(lián)規(guī)則學(xué)習(xí)：用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則。
5. 序列模式挖掘：用于從時間序列數(shù)據(jù)中提取有意義的模式和趨勢。
6. 異常檢測：用于識別和標(biāo)記在數(shù)據(jù)集中出現(xiàn)的異常值或離群點。
7. 深度學(xué)習(xí)：用于模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)處理和模式識別。