在數據分析中，有多種分析方法可以用來揭示數據背後的信息和洞見，常用的分析方法包括：
對比分析。將兩組或多組數據進行比較，以揭示它們之間的差異和發展變化規律。
分組分析。根據數據的某些特徵將其分成不同的組，然後分析各組內部的結構和相互關係。
交叉分析。通過創建二維表格來展示兩個變數之間的關係，從而分析這兩個變數的相互影響。
結構分析。通過計算各部分占總體的比重來分析數據的內部特徵。
漏斗分析。用於分析流程中各階段的轉化率，如電商網站的用戶購買流程。
綜合評價分析。對多個指標進行總體評價，常用於複雜系統的分析。
因素分析。根據指標與其驅動因素的關係，分析各因素對指標的影響方向和程度。
矩陣關聯分析。分析兩個變數之間是否存在某種模式或關係。
PEST分析。在巨觀層面上分析政治、經濟、社會和技術等因素對行業或企業的影響。
假設檢驗分析。通過假設和驗證來查找問題的原因。
相關分析法。分析兩個變數之間的相關性，如正相關、負相關或非線性相關。
群組分析法。根據某些共同特徵將數據分成不同的群組，然後進行分析。
此外，還有方差分析、因子分析、回歸分析、主成分分析、聚類分析、邏輯回歸、用戶細分分析等方法。這些方法根據數據的類型和分析目的的不同而套用在不同的場景中。