描述性統(tǒng)計(jì)分析：這是最基本的數(shù)據(jù)分析方法，包括計(jì)算平均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)量。這些統(tǒng)計(jì)量可以幫助我們了解數(shù)據(jù)的分布情況和離散程度。

假設(shè)檢驗(yàn)：這是一種用于比較兩個(gè)或多個(gè)樣本均值是否相等的方法。常見(jiàn)的假設(shè)檢驗(yàn)包括t檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)等。假設(shè)檢驗(yàn)可以幫助我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的異常值或者確定兩個(gè)變量之間是否存在相關(guān)性。

回歸分析：這是一種用于預(yù)測(cè)一個(gè)或多個(gè)因變量對(duì)一個(gè)或多個(gè)自變量的依賴關(guān)系的分析方法。回歸分析可以分為線性回歸、邏輯回歸、決策樹(shù)回歸等。回歸分析可以幫助我們理解變量之間的關(guān)系，預(yù)測(cè)未來(lái)的趨勢(shì)。

聚類分析：這是一種無(wú)監(jiān)督的學(xué)習(xí)算法，可以將相似的數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為一類。聚類分析可以幫助我們發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和結(jié)構(gòu)，例如市場(chǎng)細(xì)分、客戶分群等。

主成分分析（PCA）：這是一種降維技術(shù)，通過(guò)將高維數(shù)據(jù)投影到低維空間，以減少數(shù)據(jù)的維度并保留大部分信息。PCA可以用于數(shù)據(jù)可視化、特征選擇和數(shù)據(jù)壓縮等。