数据分析方法是指在数据挖掘过程中，根据数据的特征和问题的特点，采用不同的技术手段和方法对数据进行加工和处理，以期达到更好的数据分析效果。下面将介绍常见的数据分析方法。
描述统计分析 描述统计分析是通过对数据进行总体和个体的描述，获取数据的基本特征和规律，以便更好地理解数据。其中常见的描述统计量有：均值、中位数、众数、标准差、方差、四分位数等。通过这些统计量的计算，可以得到数据的分布情况、偏态程度和离散程度等信息。
相关分析 相关分析是指通过统计方法分析两个或多个变量间的相关性的强弱和方向。在此基础上，可以进一步建立回归分析模型，预测和解释一个变量对另一个变量的影响。常见的相关分析方法包括：皮尔逊相关系数、斯皮尔曼等级相关系数、判定系数等。
因子分析 因子分析是通过对多个变量的相关性进行降维处理，提取出能够解释原始变量大部分方差的少数几个综合因子。这样可以帮助人们更好地理解问题，更好地进行决策分析。因子分析的方法主要有：主成分分析、因子旋转等。
聚类分析 聚类分析是通过将数据集中的观察对象分成若干个类别，使得一类内的观察对象之间的相似度较高，而不同类别之间的相似度较低。聚类分析的方法主要有：层次聚类、K均值聚类等。
时间序列分析 时间序列分析是一种针对时间序列数据的统计分析方法，通过对时间序列数据的趋势、季节性、周期性等特征进行分析，帮助人们更好地理解和预测数据的发展趋势。时间序列分析的方法主要有：平稳时间序列模型、ARIMA模型等。
假设检验 假设检验是通过对样本数据进行统计检验，来判断总体参数是否符合某种特定假设的方法。假设检验的方法主要有：t检验、F检验、卡方检验等。
多元统计分析 多元统计分析是指在多个变量之间进行分析，探究它们之间的关系和影响。多元统计分析的方法主要有：协方差分析、多元方差分析、判别分析等。
机器学习 机器学习是一种应用人工智能技术，通过对数据的学习和处理，来学习和解决各种问题的方法。机器学习的方法主要有：分类、回归、聚类、决策树、神经网络等。
总之，随着数据采集和存储技术的不断发展和完善，数据分析方法也在不断地更新和完善。数据分析专家需要根据具体问题和数据特点，选择合适的方法和技术，以达到更好的数据分析效果。