11.网络分析：对网络数据进行分析，研究网络结构、节点的重要性和网络中的关系等。
数据分析的常用方法有很多，以下是其中一些常见的方法和思路：
1. 描述性统计分析：通过计算数据的中心趋势、离散程度、分布形状等统计指标，来描述和总结数据的特征。
2. 数据可视化：通过图表、图像和地图等方式，将数据以直观的形式展示出来，帮助人们更好地理解数据和发现数据中的模式和趋势。
3. 探索性数据分析：通过绘制图表、计算统计指标和使用统计图形等手段，对数据进行初步的探索，发现数据中的规律、异常和趋势，为进一步的分析和建模提供基础。
4. 假设检验和推断统计：通过收集样本数据，对总体的假设进行检验，并根据样本数据推断总体的性质和参数。
5. 回归分析：通过建立数学模型，研究自变量与因变量之间的关系，预测因变量的值，并分析自变量对因变量的影响程度。
6. 时间序列分析：通过对时间序列数据的分析，研究数据中的季节性、趋势性和周期性等规律，进而预测未来的发展趋势。
7. 聚类分析：将数据集中的样本划分为若干个类别或簇，使得同一类别内的样本具有较高的相似性，不同类别之间的样本具有较大的差异性。
8. 关联分析：探索数据中的关联规则和关联性模式，发现数据中的相关性和相互依赖的关系。
9. 机器学习算法：使用机器学习算法对数据进行建模和预测，根据问题的类型和要解决的目标选择适当的算法，如分类、回归、聚类、决策树等。
10. 文本分析：对文本数据进行分析和挖掘，包括情感分析、主题提取、关键词提取等。
11. 网络分析：对网络数据进行分析，研究网络结构、节点的重要性和网络中的关系等。
12. 强化学习：通过与环境的互动学习，选择和执行行动以最大化预期的累积奖励，适用于决策问题和自动控制。
以上是一些常用的数据分析方法和思路，根据实际问题的需求和数据的特点，可以组合和选择合适的方法来进行数据分析。