1、描述性分析：通過統計數據的數量特征，如均值、中位數、眾數、方差等，來了解數據集的整體概況。

2、探索性數據分析(EDA):通過繪制圖表、計算相關系數等方法，對數據進行直觀的探索和分析。

3、推斷性分析：基于樣本數據對總體參數進行估計和預測，如點估計、區間估計等。

4、假設檢驗：通過統計方法驗證假設是否成立，如t檢驗、z檢驗等。

5、回歸分析：研究變量之間的關系，如一元線性回歸、多元線性回歸等。

6、聚類分析：將數據劃分為具有相似特征的組，如K-means聚類、層次聚類等。

7、關聯規則挖掘：發現數據中的關聯規則，如購物籃分析、Apriori算法等。

8、時間序列分析：研究時間序列數據的趨勢、季節性、周期性等規律。

9、文本分析：處理和分析文本數據，如情感分析、主題模型等。

10、結構化數據處理：處理具有固定格式的數據，如數據庫查詢、數據清洗等。

免責聲明：
本網站致力于提供合理、準確、完整的資訊信息，但不保證信息的合理性、準確性和完整性，且不對因信息的不合理、不準確或遺漏導致的任何損失或損害承擔責任。本網站所有信息僅供參考，不做交易和服務的根據， 如自行使用本網資料發生偏差，本站概不負責，亦不負任何法律責任。