描述性統(tǒng)計(jì)分析：包括計(jì)算均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差、標(biāo)準(zhǔn)差等統(tǒng)計(jì)量，以及繪制直方圖、箱線圖等圖表。

推斷性統(tǒng)計(jì)分析：包括假設(shè)檢驗(yàn)（如t檢驗(yàn)、卡方檢驗(yàn)、F檢驗(yàn)等）和置信區(qū)間的計(jì)算。

關(guān)聯(lián)分析：用于發(fā)現(xiàn)變量之間的相關(guān)性，如皮爾遜相關(guān)系數(shù)、斯皮爾曼秩相關(guān)系數(shù)等。

回歸分析：用于研究一個(gè)或多個(gè)自變量對因變量的影響，包括線性回歸、邏輯回歸、多元回歸等。

聚類分析：將數(shù)據(jù)分為若干個(gè)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聚類、層次聚類等。

主成分分析（PCA）：通過線性變換將多個(gè)變量轉(zhuǎn)換為一組新的變量，新變量之間互不相關(guān)，且第一個(gè)新變量解釋原始變量方差的大部分。

因子分析：用于識(shí)別數(shù)據(jù)中潛在的結(jié)構(gòu)或模式，將多個(gè)觀測變量歸結(jié)為少數(shù)幾個(gè)不可觀測的潛在變量。

時(shí)間序列分析：用于研究數(shù)據(jù)隨時(shí)間的變化規(guī)律，如移動(dòng)平均、自回歸、季節(jié)性分解等。

文本挖掘與自然語言處理：用于從大量文本數(shù)據(jù)中提取有用信息，如關(guān)鍵詞提取、情感分析、主題建模等。

可視化分析：通過圖形化的方式展示數(shù)據(jù)，幫助用戶直觀地理解數(shù)據(jù)特征和關(guān)系。常用的可視化方法有散點(diǎn)圖、柱狀圖、折線圖、餅圖、熱力圖等。