数据分析方法可以分为几个层次和类型，以下是一些常用的数据分析方法：

描述性分析

对比分析法：比较不同时间段、地区或产品的数据差异。

趋势分析法：观察数据随时间的变化趋势，预测未来。

结构分析法：将数据按类别或组成部分分解，分析各部分在总体中的比例和关系。

诊断性分析

相关分析法：分析两个或多个变量之间的相关程度。

回归分析法：分析自变量对因变量的影响程度。

预测性分析

使用历史数据来预测未来的趋势。

其他常用方法

RFM分析：对用户进行分类，判断每类用户的价值。

帕累托/ABC分析：区分业务重点和非重点，实现差异化营销。

波士顿矩阵分析：根据销售增长率和市场占有率对产品分类。

转化分析：分析业务流程中的转化和流失情况。

购物篮分析：挖掘不同商品之间的关联。

留存分析：分析用户参与情况和活跃程度。

AARRR用户运营分析：包含获客、激活、留存、收益、传播五个指标。

用户画像分析：用户信息标签化。

数据可视化工具

折线图、 柱状图：直观展示数据趋势。

分析工具和技术

检查表、 层别法、 柏拉图、 直方图、 特性要因图、 控制图、 散布图：质量管理中的常用工具。

标杆分析法

找到可复制的成功标杆，复制其做法。

假设检验分析法

用于找出问题发生的原因。

以上方法在不同的情况下可以相互结合使用，以得到更全面深入的数据洞察。