资料分析的基本方法主要包括：
描述性统计
使用统计表、图形和统计指标对数据进行描述和表达。
包括均值、中位数、众数、四分位数和标准差等。
探索性数据分析（EDA）
利用Python库（如Pandas、SweetViz、AutoViz）和可视化工具（如Matplotlib、Seaborn）对数据进行初步探索。
目的是理解数据的特征、分布和潜在关系。
假设检验
参数检验：在已知总体分布的条件下对参数进行检验，如U检验、T检验（单样本、配对样本、两独立样本）。
非参数检验：不考虑总体分布是否已知，对总体的某些一般性假设进行检验，适用于顺序类型的数据资料。
回归分析
用于研究变量间的关系，通过建立回归方程预测因变量的变化趋势，并分析自变量对因变量的影响。
聚类分析
一种无监督学习方法，通过将数据分为不同的类别揭示数据的内在结构。
历史研究方法
使用历史资料，按照历史发展的顺序对过去事件进行研究。
比较研究方法
对物与物之间和人与人之间的相似性或相异程度的研究与判断。
文献研究方法
搜集、鉴别、整理文献，并通过对文献的研究形成对事实的科学认识。
行动研究
结合理论与实践，由实际工作者与研究者共同参与，以解决问题和改变社会行为为目的的研究方法。
引文分析
利用数学及统计学方法对科学期刊、论文、著者等的引用和被引用现象进行分析。
以上方法可以单独使用，也可以结合使用，以适应不同的研究需求和目的。