数据分析方法包括以下几种常见的方法：

　　1. 描述性统计分析：描述性统计分析是对数据进行总结和描述的方法，包括计算中心趋势(平均值、中位数)、分散程度(标准差、方差)和数据分布等统计指标。

　　2. 探索性数据分析(EDA)：EDA是一种通过可视化和统计方法来探索数据集的方法。它包括绘制直方图、散点图、箱线图等图表，以发现数据的分布、异常值、相关性等信息。

　　3. 预测分析：预测分析使用历史数据来预测未来的趋势和结果。它包括时间序列分析、回归分析、机器学习等方法，用于构建预测模型和预测未来的数值或分类结果。

　　4. 假设检验：假设检验是用于验证某个假设是否成立的统计方法。它可以通过比较样本和总体的差异、分析变量之间的关系等来进行统计推断。

　　5. 分类和聚类分析：分类和聚类分析用于将数据分组或分类。分类分析是根据已知的类别变量将数据分为不同的类别，而聚类分析是根据数据的相似性将数据聚集在一起。

　　6. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是发现数据集中的频繁项集和关联规则的方法。它用于发现不同项之间的关联性和依赖关系，常用于市场篮子分析、推荐系统等。

　　7. 文本挖掘：文本挖掘是从大量文本数据中提取有用信息的方法。它包括文本分类、情感分析、主题建模等技术，用于理解和分析文本数据。

　　8. 网络分析：网络分析用于分析和可视化复杂网络中的关系和交互。它包括节点度中心性、社区检测、网络连通性等方法，用于理解网络结构和关系。

　　这些方法可以根据具体的数据分析目标和数据类型选择和组合使用。数据分析方法的选择取决于数据的特点、业务需求和分析目的。根据具体情况灵活应用不同的方法，可以获得更深入和全面的数据洞察力。