描述性統(tǒng)計(jì)分析：這是一種最基本的數(shù)據(jù)分析方法，主要通過計(jì)算和描述數(shù)據(jù)的基本統(tǒng)計(jì)量（如均值、中位數(shù)、眾數(shù)、方差、標(biāo)準(zhǔn)差等）來了解數(shù)據(jù)的分布情況。這種方法適用于對數(shù)據(jù)進(jìn)行初步的描述和解釋。

探索性數(shù)據(jù)分析（EDA）：這是一種更高級的分析方法，主要通過可視化、相關(guān)性分析、假設(shè)檢驗(yàn)等手段來揭示數(shù)據(jù)中的模式、趨勢和異常值。這種方法可以幫助我們更好地理解數(shù)據(jù)，為后續(xù)的分析和建模提供依據(jù)。

回歸分析：這是一種用于建立變量之間關(guān)系的分析方法，主要包括線性回歸、邏輯回歸、多元回歸等。通過回歸分析，我們可以預(yù)測和解釋變量之間的關(guān)系，以及它們對因變量的影響。

聚類分析：這是一種將數(shù)據(jù)分為若干個組（簇）的方法，每個組內(nèi)的數(shù)據(jù)相似度較高，而組間的數(shù)據(jù)相似度較低。聚類分析常用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的隱藏結(jié)構(gòu)，如客戶細(xì)分、市場分割等。

主成分分析（PCA）：這是一種降維技術(shù)，通過提取數(shù)據(jù)的主要特征（即主成分），將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維空間，以簡化數(shù)據(jù)的表示和處理。PCA常用于數(shù)據(jù)降維、特征選擇和分類等任務(wù)。