在数据分析领域，有九种常用的数据分析方法。本文将汇总这九种方法，以帮助读者更好地了解它们。

1. 描述性统计分析：描述性统计分析是用来描述数据集合的特征的方法。它可以用来汇总数据的中心趋势、离散程度和分布。描述性统计分析常用的统计量包括平均值、中位数、众数、标准差和方差等。

2. 探索性数据分析：探索性数据分析是一种数据分析方法，用于探索数据集合中的变量之间的关系。它可以用来确定数据集合中的模式、异常值和趋势，并为进一步的数据分析提供基础。

3. 假设检验：假设检验是一种用来检验统计假设的方法。它通常用于确定两个或多个样本之间是否存在显著差异。在假设检验中，需要确定一个原假设和一个备择假设，并利用样本数据来确定原假设是否被拒绝。

4. 回归分析：回归分析是一种用来探究变量之间关系的方法。它可以通过建立一个数学模型，来预测一个变量对其他变量的影响。回归分析通常用于预测一个变量随着其他变量的变化而变化的趋势。

5. 判别分析：判别分析是一种用来确定一个样本属于哪个组的方法。它通常用于分类问题，如将患者分为健康和患病两组。判别分析需要一个训练集来建立一个分类模型，然后将该模型应用于新的数据集合。

6. 因子分析：因子分析是一种用来确定一组变量之间的关系的方法。它可以帮助我们理解数据集合中变量的结构，并将它们分解成更小的因子。因子分析通常用于降维，从而简化数据集合。

7. 聚类分析：聚类分析是一种用来将相似的样本分组的方法。它可以帮助我们理解数据集合中的模式，并确定不同组别之间的差异。聚类分析通常用于探索数据集合中的结构。

8. 时间序列分析：时间序列分析是一种用来分析时间序列数据的方法。它可以帮助我们理解时间序列数据中的趋势、周期性和随机变化。时间序列分析通常用于预测未来的趋势和变化。

9. 生存分析：生存分析是一种用来分析时间到事件发生之间的关系的方法。它通常用于分析患者的生存率、疾病的发展和产品的寿命等。生存分析可以帮助我们理解数据集合中的风险和不确定性。

以上就是九种常用的数据分析方法。每种方法都有其独特的优点和适用范围。对于不同的数据分析问题，我们可以选择不同的方法来解决。