常用的数据分析方法可以分为几个层次，每个层次都有其特定的应用场景和目的。以下是一些常用的数据分析方法：

描述性分析

对比分析法：用于比较不同数据集之间的差异，如不同时间段、不同地区或不同产品的数据。

趋势分析法：通过分析历史数据来预测未来的趋势，常用于观察数据随时间的变化。

描述性统计：包括计算平均值、中位数、众数、方差、标准差等，以快速了解数据的整体特点。

诊断性分析

相关分析法：用于分析两个或多个变量之间的关系，确定变量之间的相关程度。

回归分析法：用于确定一个或多个自变量对因变量的影响程度，从而建立变量间的因果关系。

预测性分析

时间序列分析：通过分析历史数据来预测未来的变化趋势，如折线图、指数平滑法等方法。

机器学习算法：如线性回归、决策树、随机森林等，用于预测和分类等任务。

规范性分析

优化模型：如线性规划、整数规划等，用于在给定约束条件下寻找最优解。

模拟分析：通过模拟不同的情景来预测可能的结果，如蒙特卡洛模拟。

数据挖掘

关联规则学习：如Apriori算法，用于发现数据项之间的有趣关系，如超市中的“尿布和啤酒”关联。

聚类分析：如K-means算法，用于将数据对象分组，使得同一组内的对象相似度高，不同组之间的相似度低。

商业智能

RFM分析模型：用于对客户进行分类和价值评估，帮助制定营销策略。

波士顿矩阵分析：通过市场份额和市场增长率两个维度对产品进行分类，以优化业务组合。

ABC分析法：用于库存管理，通过分析不同类别产品的销售额或成本，确定资源分配。

这些方法可以单独使用，也可以结合使用，以便更全面地理解和分析数据，从而为决策提供支持。选择合适的方法取决于具体的数据特征、分析目标和业务需求。