描述性统计分析：通过计算数据的均值、中位数、众数、标准差等指标，对数据的分布、集中趋势和离散程度进行描述。
推断性统计分析：基于样本数据对总体特征进行推断，包括参数估计和假设检验。
相关性分析：研究两个或多个变量之间的关系，确定它们是否相关以及相关程度。
回归分析：建立变量之间的数学模型，用于预测或解释一个变量与其他变量之间的关系。
方差分析：比较多个总体均值是否存在显著差异。
因子分析：将多个相关变量归结为少数几个综合因子，以简化数据结构。
聚类分析：将数据对象分组，使得同一组内的对象相似度较高，不同组内的对象相似度较低。
判别分析：根据已知类别的样本数据，建立判别函数，对新样本进行分类。
时间序列分析：对时间序列数据进行建模和预测。
生存分析：研究事件发生的时间和相关因素的影响。
