1. 描述性分析：描述性分析是数据分析的起点。它主要关注数据的基本特征，例如平均值、中位数、方差等。通过描述性分析，我们可以对数据集的整体情况有一个直观的了解，并初步探索数据的分布和趋势。

2. 相关性分析：相关性分析用于确定两个或多个变量之间的关系。通过计算相关系数，我们可以判断这些变量之间是正相关、负相关还是无关。相关性分析可以帮助我们找到可能存在的关联因素，以及预测和预测未来的变化。

3. 回归分析：回归分析是一种用于研究变量之间关系的统计方法。通过构建数学模型，我们可以揭示自变量对因变量的影响程度，并进行预测和推断。回归分析可以用于预测销售额、股票价格等连续变量，也可以用于预测分类变量，例如预测一个人是否会购买某种产品。

4. 时间序列分析：时间序列分析是一种专门用于处理时间相关数据的方法。它可以帮助我们识别数据中的趋势、周期和季节性，并预测未来的变化。时间序列分析广泛应用于经济学、金融学、气象学等领域，用于预测销售额、股票价格、天气等。

5. 聚类分析：聚类分析是一种将数据分为相似群体的方法。它通过计算数据点之间的相似度，将相似的数据点归为一组，并将不相似的数据点分开。聚类分析可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和群体，以及为市场细分、客户分类等提供支持。

6. 因子分析：因子分析是一种用于降维的技术。它可以将大量相关变量转化为少数几个相互独立的因子，以便更好地理解数据。因子分析可以帮助我们发现潜在变量、简化模型和提高数据可解释性。

7. 假设检验：假设检验是一种用于验证统计推断的方法。它可以帮助我们确定样本数据是否代表总体，并对研究结果的可靠性进行评估。假设检验可以用于比较两个样本之间的差异，或者验证一个样本是否满足一个特定的分布。

通过以上七种常见的数据分析方法，我们可以更好地理解数据、发现规律和趋势，并做出基于数据的决策。当然，数据分析是一个复杂的过程，需要结合实际问题和合适的工具进行分析。因此，在实际应用中，我们需要综合运用多种数据分析方法，并根据具体情况进行调整和完善。