4.回归分析：通过建立数学模型，预测一个或多个自变量对因变量的影响，并进行参数估计和显著性检验等。
常用的数据分析方法包括：统计分析、数据挖掘、预测分析和机器学习等。具体可以分为以下几种方法：
1. 描述统计分析：利用统计学方法对数据进行描述和总结，包括计数、平均数、中位数、众数、标准差等。
2. 探索性数据分析（EDA）：对数据进行可视化和探索，发现数据的模式、趋势和异常值等。
3. 相关分析：分析变量之间的相关性和相关程度，如相关系数和散点图等。
4. 回归分析：通过建立数学模型，预测一个或多个自变量对因变量的影响，并进行参数估计和显著性检验等。
5. 频率分析：对变量进行频率分布分析，包括直方图、柱状图等。
6. 时间序列分析：研究时间上的变化规律，包括趋势分析、季节性分析和周期性分析等。
7. 聚类分析：将数据根据相似性进行聚类，发现数据的群组结构和特征。
8. 分类与预测分析：通过建立分类模型预测样本的标签，并评估模型的准确性和性能。
9. 关联规则挖掘：分析数据中的频繁项集和关联规则，发现不同项之间的关系和规律。
10. 社交网络分析：研究社交网络中的关系和结构，包括节点度中心性、介数中心性、紧密中心性等。
以上只是一些常见的数据分析方法，实际上数据分析方法非常多样，根据具体问题和数据类型选择合适的方法进行分析。