在數據分析中，有多種分析方法可以幫助研究者深入了解數據並從中提取有用的信息，以下是一些常用的數據分析方法：
對比分析。將兩個或多個數據集進行比較，以揭示它們之間的差異和發展變化規律。
分組分析。根據數據的性質和特徵，將數據總體分為幾個部分，分析其內部結構和相互關係，以了解事物的發展規律。
交叉分析。用於分析兩個變數之間的相互關係，通過製作二維交叉表格來體現變數之間的關係。
結構分析。反映個體在總體中所占的比重，通過計算各組成部分占總體的比重來分析內部特徵。
漏斗分析。一種流程式數據分析，用於反映用戶行為狀態和從起點到終點各階段用戶轉化率情況。
綜合評價分析。對複雜系統的多個指標進行總體評價。
因素分析。根據分析指標與其驅動因素的關係，確定各因素對分析指標影響的方向和程度。
矩陣關聯分析。根據事物分類關聯分析，為決策者提供重要參考依據。
關聯分析法。從大量數據集中發現項集之間的關聯性或相關性，如購物籃分析。
SWOT分析。對研究對象所處的情景進行全面、系統、準確的研究，從而制定相應的發展戰略、計劃以及對策。
PDCA循環規則。質量管理活動中使用的計劃、執行、檢查、處理的循環規則。
SMART原則。用於明確高效地工作，提供考核目標和考核標準。
歸因分析。通過某些方法尋找事物的產生原因。
這些方法根據研究的目的和數據的特性進行選擇和套用，可以單獨使用，也可以組合套用，以獲得更全面和深入的分析結果。