數據分析方法包括以下幾種常見的方法：

　　1. 描述性統(tǒng)計分析：描述性統(tǒng)計分析是對數據進行總結和描述的方法，包括計算中心趨勢(平均值、中位數)、分散程度(標準差、方差)和數據分布等統(tǒng)計指標。

　　2. 探索性數據分析(EDA)：EDA是一種通過可視化和統(tǒng)計方法來探索數據集的方法。它包括繪制直方圖、散點圖、箱線圖等圖表，以發(fā)現(xiàn)數據的分布、異常值、相關性等信息。

　　3. 預測分析：預測分析使用歷史數據來預測未來的趨勢和結果。它包括時間序列分析、回歸分析、機器學習等方法，用于構建預測模型和預測未來的數值或分類結果。

　　4. 假設檢驗：假設檢驗是用于驗證某個假設是否成立的統(tǒng)計方法。它可以通過比較樣本和總體的差異、分析變量之間的關系等來進行統(tǒng)計推斷。

　　5. 分類和聚類分析：分類和聚類分析用于將數據分組或分類。分類分析是根據已知的類別變量將數據分為不同的類別，而聚類分析是根據數據的相似性將數據聚集在一起。

　　6. 關聯(lián)規(guī)則挖掘：關聯(lián)規(guī)則挖掘是發(fā)現(xiàn)數據集中的頻繁項集和關聯(lián)規(guī)則的方法。它用于發(fā)現(xiàn)不同項之間的關聯(lián)性和依賴關系，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據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，用于理解和分析文本數據。

　　8. 網絡分析：網絡分析用于分析和可視化復雜網絡中的關系和交互。它包括節(jié)點度中心性、社區(qū)檢測、網絡連通性等方法，用于理解網絡結構和關系。

　　這些方法可以根據具體的數據分析目標和數據類型選擇和組合使用。數據分析方法的選擇取決于數據的特點、業(yè)務需求和分析目的。根據具體情況靈活應用不同的方法，可以獲得更深入和全面的數據洞察力。