1、描述性分析：通过统计数据的数量特征，如均值、中位数、众数、方差等，来了解数据集的整体概况。
2、探索性数据分析(EDA):通过绘制图表、计算相关系数等方法，对数据进行直观的探索和分析。
3、推断性分析：基于样本数据对总体参数进行估计和预测，如点估计、区间估计等。
4、假设检验：通过统计方法验证假设是否成立，如t检验、z检验等。
5、回归分析：研究变量之间的关系，如一元线性回归、多元线性回归等。
6、聚类分析：将数据划分为具有相似特征的组，如K-means聚类、层次聚类等。
7、关联规则挖掘：发现数据中的关联规则，如购物篮分析、Apriori算法等。
8、时间序列分析：研究时间序列数据的趋势、季节性、周期性等规律。
9、文本分析：处理和分析文本数据，如情感分析、主题模型等。
10、结构化数据处理：处理具有固定格式的数据，如数据库查询、数据清洗等。
