1.對比分析法

比較分析法是通過指標的比較來反映事物數量的變化，是統計分析中常用的方法。 常見的對比有橫向對比和縱向對比。

橫向比較是指不同物品在一定時間內的比較，例如不同等級的用戶在同一時間購買商品的價格比較、不同商品在同一時間的銷售量、利潤率等比較。

縱向比較是指同一事物在時間維度上的變化。 例如上個月比、上一年比和定基比，也就是本月銷售額和上個月銷售額的比較、本年度1月銷售額和上一年度1月銷售額的比較、本年度每月銷售額和上一年度平均銷售額的比較等。

利用比較分析法，可以有效地判斷和評價數據的規模、水平高低、速度快慢等。

2.分組分析法

分組分析法是指根據數據的性質、特徵，按照一定的指標，將數據整體分成不同的部分，分析其內部結構和相互關系，了解事物的發展規律。 根據指標的性質，組分析法分為屬性指標組和數量指標組。 屬性指標表示事物的性質、特徵等，如姓名、性別、文化程度等，這些指標不能運算； 數據指標表示的數據可以進行人的年齡、工資收入等運算。 組分析法一般與比較分析法合用。

3.預測分析法

預測分析法主要根據當前數據，判斷和預測未來數據的變化趨勢。 預測分析一般分為兩類。 一種是基於時間序列的預測，例如，根據過去的銷售業績預測未來三個月的銷售額。 另一個是回歸系統的預測，根據指標之間相互影響的因果關係進行預測。 例如，根據用戶的網頁瀏覽行為，預測用戶可能購買的商品。

4.漏斗分析法

漏斗分析法又稱過程分析法，主要目的是集中於某個事件關鍵環節的轉化率，在互聯網行業應用較為普遍。 例如，在信用卡申請的過程中，用戶從瀏覽信用卡信息，到填寫信用卡資料、提交申請、銀行審批和辦理信用卡，最後用戶激活和使用信用卡，有很多重要的環節，每個環節都有使用漏斗分析法，可以使業務方關注各環節的轉化率，進行監測和管理，在某一環節轉化率出現異常時，可以針對性地優化流程，採取相應措施提高業務指標。

5.AB測試分析法

AB測量分析法其實是比較分析法，但重點是比較a、b兩組結構相似的樣品，根據樣品的指標值分析各自的差異。 例如，針對某個APP的同一功能，設計不同的樣式和頁面布局，向用戶隨機分配兩種樣式的頁面，最後根據用戶在該頁面上的瀏覽轉化率評價不同樣式的優劣，從而滿足用戶的喜好

另外，為了搞好數據分析，讀者還需要掌握一定的數學基礎。 例如，基本統計量的概念(平均、方差、眾數、中位數等)、方差性和變異性的測量指標)極端差、四分位數、四分位數距離、百分位數等)、數據分布(幾何分布、二元分布等)、概率論基礎、統計採樣、可靠性等

論文統計分析法是指通過對論文的統計分析來研判論文的寫作目的意義，以及方式。