比較實(shí)用的數(shù)據(jù)分析方法很多，不同的方法適用于不同的場(chǎng)景和需求，可以根據(jù)具體的數(shù)據(jù)特征和分析目的選擇適合的方法。

比較實(shí)用的數(shù)據(jù)分析方法有以下幾種：

1、描述性統(tǒng)計(jì)分析：通過(guò)計(jì)算平均數(shù)、中位數(shù)、方差等指標(biāo)，對(duì)數(shù)據(jù)集中的數(shù)值做出基本的總體、中心位置和離散程度的分析。

2、回歸分析：通過(guò)建立變量之間的數(shù)學(xué)模型，分析變量之間的關(guān)系，包括線性回歸、非線性回歸等。

3、聚類(lèi)分析：將相似的數(shù)據(jù)歸為同一類(lèi)，不同的數(shù)據(jù)歸為不同類(lèi)，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布規(guī)律和群體特征。

4、關(guān)聯(lián)分析：通過(guò)分析數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的相關(guān)關(guān)系和因果關(guān)系。

5、時(shí)間序列分析：對(duì)按時(shí)間順序排列的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，預(yù)測(cè)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)和規(guī)律。

6、因子分析：通過(guò)提取公共因子，將多個(gè)變量綜合為少數(shù)幾個(gè)因子，以便更好地理解和解釋數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)。

7、對(duì)應(yīng)分析：通過(guò)對(duì)定性數(shù)據(jù)和定量數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)合分析，揭示它們之間的關(guān)系和趨勢(shì)。

8、決策樹(shù)分析：通過(guò)建立決策樹(shù)模型，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)和預(yù)測(cè)，適用于分類(lèi)和預(yù)測(cè)問(wèn)題。

9、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析：通過(guò)模擬人腦神經(jīng)元的連接方式，建立復(fù)雜的數(shù)學(xué)模型，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更加精準(zhǔn)的分析和預(yù)測(cè)。

以上數(shù)據(jù)分析方法各有優(yōu)缺點(diǎn)，應(yīng)根據(jù)具體的數(shù)據(jù)特征和分析需求選擇合適的方法。同時(shí)，數(shù)據(jù)分析不僅僅是掌握方法，還需要具備數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化等技能，以及對(duì)數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的理解能力，才能更好地發(fā)揮數(shù)據(jù)分析的作用。