描述性统计分析：对数据进行汇总、概括和描述，包括计算均值、中位数、标准差等统计量，绘制图表等。
假设检验：用于检验关于总体参数的假设，例如均值、比例等。
方差分析：用于比较多个总体的均值是否存在显著差异。
回归分析：用于研究变量之间的关系，建立预测模型。
抽样调查：通过抽取样本对总体进行推断和估计。
质量控制图：用于监控生产过程或数据的稳定性和质量。
统计过程控制：用于识别和控制过程中的变异。
可靠性分析：评估产品或系统的可靠性和稳定性。
生存分析：用于研究事件发生的时间和概率。
聚类分析：将数据分组为相似的子集。
判别分析：用于将对象分类到不同的类别中。
主成分分析：用于降低数据的维度，提取主要成分。
因子分析：用于探索数据中的潜在因素结构。
时间序列分析：用于分析时间序列数据的趋势、季节性和周期性。
非参数统计方法：适用于数据不满足正态分布或其他参数假设的情况。
数据挖掘技术：包括分类、聚类、关联规则挖掘等，用于发现数据中的模式和关系。
