數(shù)據(jù)分析方法包括以下幾種常見的方法：

　　1. 描述性統(tǒng)計(jì)分析：描述性統(tǒng)計(jì)分析是對數(shù)據(jù)進(jìn)行總結(jié)和描述的方法，包括計(jì)算中心趨勢(平均值、中位數(shù))、分散程度(標(biāo)準(zhǔn)差、方差)和數(shù)據(jù)分布等統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。

　　2. 探索性數(shù)據(jù)分析(EDA)：EDA是一種通過可視化和統(tǒng)計(jì)方法來探索數(shù)據(jù)集的方法。它包括繪制直方圖、散點(diǎn)圖、箱線圖等圖表，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布、異常值、相關(guān)性等信息。

　　3. 預(yù)測分析：預(yù)測分析使用歷史數(shù)據(jù)來預(yù)測未來的趨勢和結(jié)果。它包括時(shí)間序列分析、回歸分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，用于構(gòu)建預(yù)測模型和預(yù)測未來的數(shù)值或分類結(jié)果。

　　4. 假設(shè)檢驗(yàn)：假設(shè)檢驗(yàn)是用于驗(yàn)證某個(gè)假設(shè)是否成立的統(tǒng)計(jì)方法。它可以通過比較樣本和總體的差異、分析變量之間的關(guān)系等來進(jìn)行統(tǒng)計(jì)推斷。

　　5. 分類和聚類分析：分類和聚類分析用于將數(shù)據(jù)分組或分類。分類分析是根據(jù)已知的類別變量將數(shù)據(jù)分為不同的類別，而聚類分析是根據(jù)數(shù)據(jù)的相似性將數(shù)據(jù)聚集在一起。

　　6. 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘：關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘是發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集中的頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則的方法。它用于發(fā)現(xiàn)不同項(xiàng)之間的關(guān)聯(lián)性和依賴關(guān)系，常用于市場籃子分析、推薦系統(tǒng)等。

　　7. 文本挖掘：文本挖掘是從大量文本數(shù)據(jù)中提取有用信息的方法。它包括文本分類、情感分析、主題建模等技術(shù)，用于理解和分析文本數(shù)據(jù)。

　　8. 網(wǎng)絡(luò)分析：網(wǎng)絡(luò)分析用于分析和可視化復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)系和交互。它包括節(jié)點(diǎn)度中心性、社區(qū)檢測、網(wǎng)絡(luò)連通性等方法，用于理解網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和關(guān)系。

　　這些方法可以根據(jù)具體的數(shù)據(jù)分析目標(biāo)和數(shù)據(jù)類型選擇和組合使用。數(shù)據(jù)分析方法的選擇取決于數(shù)據(jù)的特點(diǎn)、業(yè)務(wù)需求和分析目的。根據(jù)具體情況靈活應(yīng)用不同的方法，可以獲得更深入和全面的數(shù)據(jù)洞察力。