描述性統(tǒng)計(jì)分析：這是數(shù)據(jù)分析的第一步，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。

假設(shè)檢驗(yàn)：這是一種用于判斷兩個(gè)或多個(gè)樣本之間是否存在顯著差異的方法。常見的假設(shè)檢驗(yàn)方法有t檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)等。

回歸分析：這是一種用于預(yù)測(cè)和解釋變量之間關(guān)系的統(tǒng)計(jì)方法?；貧w分析可以分為線性回歸、多項(xiàng)式回歸、邏輯回歸等。

聚類分析：這是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，通過將數(shù)據(jù)分為若干個(gè)組（簇），使得同一組內(nèi)的數(shù)據(jù)相似度較高，不同組的數(shù)據(jù)相似度較低。常用的聚類算法有K-means、層次聚類等。

主成分分析（PCA）：這是一種降維技術(shù)，通過將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維數(shù)據(jù)的投影，保留數(shù)據(jù)的主要信息。

時(shí)間序列分析：這是一種用于處理和預(yù)測(cè)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的方法，包括移動(dòng)平均、指數(shù)平滑、自回歸滑動(dòng)平均等模型。

文本挖掘：這是一種從大量文本數(shù)據(jù)中提取有用信息的方法，包括詞頻統(tǒng)計(jì)、主題建模、情感分析等。

網(wǎng)絡(luò)分析：這是一種用于分析網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的方法，包括節(jié)點(diǎn)中心性、社區(qū)發(fā)現(xiàn)、路徑分析等。

可視化：這是一種將數(shù)據(jù)以圖形的形式展示出來，以便更好地理解和解釋數(shù)據(jù)的方法，包括條形圖、折線圖、餅圖、熱力圖等。

機(jī)器學(xué)習(xí)：這是一種讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)學(xué)習(xí)的方法，包括決策樹、支持向量機(jī)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、隨機(jī)森林等。