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数据分析方法是指通过一系列统计和数学技术来提取、处理、分析和解释数据的过程。以下是一些常用的数据分析方法：
1. 描述性统计分析：描述性统计分析是最基础的数据分析方法之一，它用于描述数据集的基本特征，如均值、中位数、众数、方差、标准差等。
2. 推论统计分析：推论统计分析是基于样本数据对总体做出推断的方法。它使用诸如置信区间、假设检验等技术，以了解总体特征或比较不同组之间的差异。
3. 预测分析：预测分析是通过建立数学模型来预测未来趋势或结果的方法。常用的预测分析方法包括回归分析、时间序列分析、决策树、神经网络等。
4. 分类与聚类分析：分类是将数据点分配到不同类别的过程，而聚类则是根据数据点的相似性将它们分成不同的组。常见的分类方法包括决策树、朴素贝叶斯、支持向量机等；聚类方法则包括K-均值、层次聚类等。
5. 关联分析：关联分析旨在发现数据项之间的有趣关系，如购物篮分析中经常一起购买的商品组合。常见的关联分析技术包括Apriori算法、FP-Growth算法等。
6. 文本挖掘：文本挖掘是从大量文本数据中提取有用信息的过程。这包括情感分析、主题建模、实体识别等技术，以揭示文本数据中的模式和趋势。
7. 可视化分析：可视化分析是通过图形、图表和其他视觉元素来表示和分析数据的方法。这种方法有助于直观地理解数据的分布、关系和趋势，从而更容易地发现问题和洞察。
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