描述性统计是对数据分布特性的汇总，涵盖频数分析、集中趋势分析、离散程度分析、分布及统计图形等方面。在预处理阶段，频数分析可检测异常值和缺失值；集中趋势分析指标包括平均值、中位数和众数等；离散程度分析常用方差和标准差衡量；分布分析关注样本是否符合正态分布，并通过统计图直观展示数据。

回归分析旨在探究变量间的定量关系。一元线性回归分析适用于单一主要影响因素的情况；多元线性回归分析则用于多个线性相关因素；Logistic回归分析适用于因变量为离散时的情况，如预测分类变量；此外，还有非线性回归、有序回归等多种方法。

方差分析用于检验多个样本均数的显著性差异，分为单因素方差分析、多因素方差分析及协方差分析等。

全面解析：九大常用数据分析方法汇总与实战应用

假设检验是根据样本推断总体的方法，包括参数检验和非参数检验。

相关分析研究变量间的依存关系和相关程度，用于判断现象间是否存在相关关系、相关类型及密切程度。

聚类分析是将个体或对象分类，使同类对象间相似性最大，不同类间异质性最大。

判别分析根据样本特征值判别其类型归属。

因子分析用于从变量群中提取共性因子，简化数据。

主成分分析通过线性变换将多个变量转换为较少的独立变量，实现数据降维。

以上统计方法各具特点，广泛应用于科学研究、经济分析、商业决策等多个领域。