常用的数据分析方法包括：
对比分析法：
通过对比不同时间点或不同群体的数据来反映事物的变化。
分组分析法：
根据数据的性质或特征将数据分组，分析各组内部结构和相互关系。
预测分析法：
基于现有数据对未来趋势进行预测，包括时间序列预测和回归类预测。
漏斗分析法：
评估业务过程从开始到结束的各个阶段转化情况，帮助优化业务流程。
描述性统计：
使用平均数、中位数、众数、标准差、方差等方法描述数据的特征和趋势。
数据可视化：
将数据转换成图形或图表，帮助直观理解数据。
数据挖掘：
通过自动化方法发现数据中的隐藏模式和趋势。
假设检验：
使用统计学方法验证某个假设是否成立。
预测建模：
建立模型来预测未来事件，如线性回归、时间序列分析等。
决策树分析：
基于信息论，通过决策树对数据进行分类和预测。
这些方法可以单独使用，也可以结合使用，以获得更全面深入的数据分析结果