比較實用的數(shù)據(jù)分析方法很多，不同的方法適用于不同的場景和需求，可以根據(jù)具體的數(shù)據(jù)特征和分析目的選擇適合的方法。

比較實用的數(shù)據(jù)分析方法有以下幾種：

1、描述性統(tǒng)計分析：通過計算平均數(shù)、中位數(shù)、方差等指標，對數(shù)據(jù)集中的數(shù)值做出基本的總體、中心位置和離散程度的分析。

2、回歸分析：通過建立變量之間的數(shù)學模型，分析變量之間的關系，包括線性回歸、非線性回歸等。

3、聚類分析：將相似的數(shù)據(jù)歸為同一類，不同的數(shù)據(jù)歸為不同類，從而發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布規(guī)律和群體特征。

4、關聯(lián)分析：通過分析數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)性，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的相關關系和因果關系。

5、時間序列分析：對按時間順序排列的數(shù)據(jù)進行分析，預測未來的發(fā)展趨勢和規(guī)律。

6、因子分析：通過提取公共因子，將多個變量綜合為少數(shù)幾個因子，以便更好地理解和解釋數(shù)據(jù)的結構。

7、對應分析：通過對定性數(shù)據(jù)和定量數(shù)據(jù)進行聯(lián)合分析，揭示它們之間的關系和趨勢。

8、決策樹分析：通過建立決策樹模型，對數(shù)據(jù)進行分類和預測，適用于分類和預測問題。

9、神經(jīng)網(wǎng)絡分析：通過模擬人腦神經(jīng)元的連接方式，建立復雜的數(shù)學模型，對數(shù)據(jù)進行更加精準的分析和預測。

以上數(shù)據(jù)分析方法各有優(yōu)缺點，應根據(jù)具體的數(shù)據(jù)特征和分析需求選擇合適的方法。同時，數(shù)據(jù)分析不僅僅是掌握方法，還需要具備數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)可視化等技能，以及對數(shù)據(jù)和業(yè)務的理解能力，才能更好地發(fā)揮數(shù)據(jù)分析的作用。