在數據分析領域，常用的分析方法包括：
相關分析法。用於研究兩個或多個變數之間的關係，測量它們之間的關聯程度。
回歸分析法。通過建立變數間的數學關係，預測一個變數如何根據其他變數的變化而變化。
聚類分析法。將數據分為幾個不同的組或集群，同一組內的數據具有相似性。
判別分析法。用於確定哪些變數最能區分不同的類別或組。
主成分分析法。通過創建新的正交變數（主成分）來描述數據集的主要特徵。
因子分析法。用於從大量變數中提取少數幾個因子，這些因子可以解釋數據中的大部分變異。
對應分析法。用於研究兩個類別變數之間的關係。
時間序列分析。通過分析數據隨時間變化的趨勢和模式來進行預測。
SWOT分析法。通過分析優勢、劣勢、機會和威脅，對研究對象進行全面、系統的研究。
PDCA循環規則。在質量管理中，用於計劃、執行、檢查和處理工作循環。
6W2H法。一種問題解決和決策方法，涉及對問題或任務的詳細描述和分析。
SMART原則。用於制定具體、可度量、可實現、相關性和有時限的目標。
邏輯樹分析方法。將複雜問題分解為子問題，常用於決策和問題解決。
PEST分析方法。從政策、經濟、社會、技術四個維度分析行業狀況。
多維度拆解分析方法。從多個角度分析問題，幫助理解內部差異和複雜問題的簡化。
漏斗分析法。反映用戶行為狀態和各階段轉化率的分析模型，常用於網站和APP的用戶行為分析。