數(shù)據(jù)分析的選項取決于你的需求和目標。以下是一些常見的數(shù)據(jù)分析選項：

1. 描述性統(tǒng)計分析：這包括計算平均值、中位數(shù)、眾數(shù)、標準差等統(tǒng)計量，以及繪制直方圖、箱線圖等圖表。

2. 探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）：這包括對數(shù)據(jù)進行初步的分析，以了解數(shù)據(jù)的分布、關(guān)系和潛在的模式。

3. 假設(shè)檢驗：這包括使用t檢驗、anova、chi-squared等方法來測試兩個或多個樣本之間的差異是否顯著。

4. 回歸分析：這包括線性回歸、邏輯回歸、決策樹回歸等方法，用于預(yù)測或解釋變量之間的關(guān)系。

5. 聚類分析：這包括k-means、層次聚類等方法，用于將數(shù)據(jù)分為幾個組，每個組內(nèi)的數(shù)據(jù)相似度較高。

6. 主成分分析（PCA）：這包括使用PCA方法將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為新的變量，這些新變量之間相互獨立且具有較低的方差。

7. 時間序列分析：這包括arima、季節(jié)性分解等方法，用于分析時間序列數(shù)據(jù)。

8. 文本分析：這包括自然語言處理（NLP）技術(shù)，如詞頻分析、情感分析、主題建模等，用于分析文本數(shù)據(jù)。

9. 可視化：這包括使用各種圖表和圖形工具，如散點圖、柱狀圖、熱力圖等，來展示數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。

10. 機器學(xué)習(xí)：這包括使用各種機器學(xué)習(xí)算法，如決策樹、隨機森林、支持向量機等，來從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)和做出預(yù)測或分類。

以上只是一些常見的數(shù)據(jù)分析選項，實際上還有很多其方法和技術(shù)可以使用。根據(jù)你的具體需求和目標，可以選擇適合你的數(shù)據(jù)分析方法。