描述性統(tǒng)計分析：用于描述數(shù)據(jù)的基本特征，如平均值、中位數(shù)、眾數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差等。

假設(shè)檢驗：用于檢驗兩個或多個樣本之間的差異是否顯著。常用的假設(shè)檢驗方法有t檢驗、方差分析（ANOVA）和卡方檢驗等。

回歸分析：用于研究變量之間的關(guān)系，包括線性回歸、多元回歸、邏輯回歸等。

聚類分析：將數(shù)據(jù)分為若干個組，使得同一組內(nèi)的數(shù)據(jù)相似度較高，不同組間的數(shù)據(jù)相似度較低。常用的聚類方法有K-means、層次聚類等。

主成分分析（PCA）：用于降維，將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維數(shù)據(jù)，同時盡可能保留原始數(shù)據(jù)的信息。

時間序列分析：用于預(yù)測未來數(shù)據(jù)的趨勢和模式。常用的時間序列分析方法有自回歸模型（AR）、移動平均模型（MA）、自回歸移動平均模型（ARMA）等。

分類與回歸樹（CART）：用于分類和回歸問題，通過遞歸地劃分?jǐn)?shù)據(jù)集來找到最優(yōu)的分割點。

支持向量機（SVM）：用于分類和回歸問題，通過尋找最優(yōu)的超平面來最大化兩類之間的距離。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：用于處理復(fù)雜的非線性關(guān)系，通過模擬人腦神經(jīng)元的工作方式來實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和預(yù)測。

深度學(xué)習(xí)：基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種機器學(xué)習(xí)方法，通過構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來捕捉數(shù)據(jù)的復(fù)雜特征。