数据分析的常见方法：

描述统计分析：通过计算数据的中心趋势（如平均值、中位数）、离散度（如标准差、方差）和分布（如频数分布、百分位数）等指标，对数据进行基本的描述和总结。

探索性数据分析（EDA）：通过可视化、图表和统计方法初步分析数据，发现数据之间的关系、趋势和异常值。

频率分析：计算和描述数据的频数分布及相应的频率，了解数据的频次分布情况。

方差分析：通过比较不同组之间的差异性来确定因素对数据变异的影响。

回归分析：建立数学模型，探索和解释变量之间的关系，并预测未来的数值。

聚类分析：将样本或变量分为相似的群组，以便进行进一步的分析和解释。

因子分析：将一组变量分解成几个较少的因子，以便减少变量数量和解释变量之间的复杂关系。

时间序列分析：通过观察和分析时间序列数据的趋势和季节性变动等特征，预测未来的数据。

决策树分析：通过构建决策树模型，根据数据特征来进行分类和预测。

关联规则分析：通过挖掘数据中的频繁项集和关联规则，发现数据中的关联关系，如购物篮分析。

等等。

数据分析是一种重要的技能，它涉及到多种方法和工具，旨在从大量数据中发现见解和支持决策制定。

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