数据分析方法可以分为描述性统计分析、推论性统计分析、预测性分析和规范性分析四大类。以下是具体的数据分析方法：
- 描述性统计分析：
集中趋势分析：包括均值、中位数、众数等指标，用于描述数据的中心位置。
离散程度分析：如方差、标准差、四分位距等，用于衡量数据的离散或变异程度。
分布形态分析：通过直方图、箱线图等图形展示数据的分布情况。
- 推论性统计分析：
假设检验：基于样本数据对总体做出推断，判断某个假设是否成立。
置信区间：估计总体参数的可能范围，如均值、比例等。
相关性分析：研究两个或多个变量之间的关系强度和方向。
- 预测性分析：
回归分析：通过构建数学模型来预测一个变量（因变量）基于另一个或多个变量（自变量）的值。
时间序列分析：研究数据随时间变化的规律，用于预测未来趋势。
机器学习预测：利用历史数据和算法构建模型，对新数据进行预测。
- 规范性分析：
决策树：基于树形结构的决策模型，用于分类和回归问题。
随机森林：集成学习的一种，通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来提高准确性。
梯度提升树（GBDT）：另一种集成学习方法，通过迭代地添加新的决策树来优化模型的性能。
支持向量机（SVM）：一种分类模型，通过寻找最优超平面来区分不同类别的数据。
神经网络：模拟人脑神经元连接方式的模型，具有强大的非线性拟合能力。
***还有一些其他常用的数据分析方法，如：
聚类分析：将数据划分为若干个不相交的子集，每个子集称为一个簇。
主成分分析（PCA）：一种降维技术，通过正交变换将原始特征转换为一组线性不相关的特征。
因子分析：用于识别和描述变量之间的潜在关系，将多个变量归结为少数几个因子。
异常值检测：识别数据集中与其他数据显著不同的观测值。
相关性分析（续）：除了上述的简单相关性分析外，还可以进行偏相关分析、典型相关分析等更复杂的相关性评估。
这些方法可以根据具体的数据类型和分析目标进行选择和应用。
