统计学的分析方法
1. 描述统计分析：通过计算和图表展示数据的中心趋势、离散程度、分布形态、相关程度等基本特征，以便更好地理解和概括数据。

2. 探索性数据分析（EDA）：通过数据可视化和统计方法探索数据的结构、规律和异常，以便更好地观察数据的特点和未知关系。

3. 统计推断分析：从样本中推断总体的特征和差异。

包括参数统计推断（如样本均值推断总体均值）、非参数统计推断（如中位数检验）等。

4. 假设检验：使用统计方法检验一个假设是否成立。

包括单总体参数检验、双总体参数检验、非参数检验等。

5. 回归分析：建立一个数学模型，考察自变量（影响因素）对因变量（结果变量）的影响程度和方向。

包括简单线性回归、多元回归、逻辑回归等。

6. 方差分析：通过比较不同因素对结果变量的影响程度，判断这些因素是否有统计显著性差异。

包括单因素方差分析、多因素方差分析等。

7. 线性判别分析（LDA）：基于特征区分不同类别的数据。

通过找到一个区分度最高的线性分类函数，将多维数据投影到一维或二维的平面上，以便更好地观察和分类数据。

8. 聚类分析：将数据集划分为若干类别（簇），使得同一簇内数据相似度高，不同簇间数据相似度较低。

包括层次聚类、K均值聚类等。

9. 时间序列分析：对时间上连续的数据序列进行建模和分析，以便预测未来趋势和变化。

包括平稳性检验、ARIMA模型、季节性分析等。

10. 因子分析：通过对多个变量进行主成分分析，将它们归纳成更少的无关变量（因子），从而更好地理解数据之间的关系。