統計分析、相關性分析、方差分析、回歸分析、t檢驗和z檢驗、聚類分析、主成分分析和因果關係分析等。

在實際應用中，可以根據研究問題和數據類型，選擇適合的分析方法和工具，以提高分析結果的準確性和可信度。

論文數據分析方法有許多種，以下簡單介紹幾種較為常見的方法：

1. 描述性統計分析：對數據進行總體和個體方面的分析，如總數、平均數、標準差、中位數等，從而了解數據的表現形式，幫助研究者對樣本進行初步的分析。

2. 方差分析：方差分析是一種用於檢驗樣本之間差異性是否具有統計學意義的方法，可以用於比較多個組之間的差異。

3. 回歸分析：回歸分析是一種用於研究兩個或多個變量之間關系的方法，可以用來預測一個變量（稱為因變量），如銷售額，與其他變量（稱為自變量），如廣告投放數量，之間的關系。

4. 聚類分析：將樣本根據特定的相似性指標，將樣本分成若干個群組，用於尋找變量內部的規律和透露變量之間關系的趨勢。

5. 因子分析：因子分析是通過對大量的變量進行分析和歸納，來揭示這些變量背後的共性因素，並據此提取出少量的主成分，使得原始變量能夠由這些主成分來反映。

6. 結構方程模型：一種多變量分析方法，用於研究變量之間的關系，包括因子分析、逐步回歸分析等方法。

7. 時間序列分析：將時間因素納入數據分析中，通過對時間序列的分析，揭示趨勢和週期性規律，可以用於分析和預測時間序列數據的變化趨勢。

以上僅是部分論文數據分析方法的介紹，具體使用哪種方法需要考慮數據類型、研究目的和研究問題等多個因素，研究者需要根據實際情況選擇合適的方法。