数据分析是现代业务、科研和工程等领域不可或缺的一部分，它通过各种方法揭示数据背后的规律和趋势，帮助人们做出更科学、更准确的决策。以下是几种常用的主流数据分析方法：
1. **对比分析法**：这种方法通过比较不同事物或同一事物的不同方面来揭示数量关系，帮助发现事物之间的差异和趋势。包括横向对比（比较不同事物在同一时间点的数量关系）和纵向对比（比较同一事物在不同时间点的发展变化情况）[^1^]。
2. **分组分析法**：分组分析法根据数据的性质和特征将数据总体划分为不同的部分，分析其内部结构和相互关系，帮助了解数据的分布特征和内在规律[^1^]。
3. **预测分析法**：这种方法基于历史数据和现有信息，通过建立数学模型或经验公式来预测未来数据的变化趋势，帮助企业提前了解未来的发展趋势，制定战略和计划[^1^]。
4. **漏斗分析法**：漏斗分析专注于事件在重要环节上的转化率，帮助发现数据中存在的问题和瓶颈，优化流程和提升效率。常见的类型包括流量漏斗、转化漏斗、价值漏斗等[^1^]。
5. **AB测试分析法**：通过对比A、B两组结构相似的样本，并基于样本指标值来分析各自的差异，帮助在产品或功能优化时更好地了解用户需求和行为，做出更科学、更有效的决策[^1^]。
6. **描述性统计分析**：描述性统计利用制表、图形以及计算概括性数据来描述数据的集中趋势、离散趋势、偏度、峰度等，为数据提供一个概览[^2^]。
7. **假设检验**：假设检验是在已知总体分布的条件下对一些主要的参数进行的检验，如均值、百分数、方差、相关系数等。它包括参数检验和非参数检验，用于验证某些假设是否成立[^2^]。
8. **方差分析**：方差分析用于检验三个或三个以上样本均值差别的显著性，例如单因素方差分析、多因素有交互方差分析等[^2^]。
9. **回归分析**：回归分析用于分析变量之间的关系，特别是因变量与自变量之间的依赖关系。常见的类型有一元线性回归分析和多元线性回归分析[^2^]。
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