统计学最常用的数据分析方法有

统计学是一门研究数据收集、分析、解释和应用的科学。在数据分析中，常用的方法包括描述性统计、推断性统计、假设检验、回归分析、时间序列分析、方差分析等。这些方法可以帮助我们更好地理解数据，发现数据中的规律和趋势，以及预测未来的变化。

1. 描述性统计：描述性统计是统计学的基础，它包括了数据的收集、整理和描述。描述性统计的主要任务是对数据进行整理，以便更好地理解和分析数据。描述性统计的方法包括计算均值、中位数、众数、方差、标准差等统计量，以及绘制直方图、箱线图等图表。

2. 推断性统计：推断性统计是统计学的核心，它包括了对样本数据进行统计分析，以推断总体的特征。推断性统计的方法包括参数估计（如点估计、区间估计）和假设检验（如t检验、F检验、卡方检验等）。

3. 假设检验：假设检验是统计学中用于判断两个或多个样本之间是否存在显著差异的方法。假设检验可以分为单侧检验和双侧检验，常见的检验方法包括t检验、z检验、卡方检验、F检验等。

4. 回归分析：回归分析是统计学中用于研究变量之间关系的分析方法。回归分析可以分为线性回归、非线性回归、多元回归等。线性回归主要用于研究两个变量之间的关系，非线性回归主要用于研究多个变量之间的关系，多元回归则用于研究多个自变量对因变量的影响。

5. 时间序列分析：时间序列分析是统计学中用于研究时间序列数据的方法。时间序列分析主要包括移动平均、自回归、季节性分解等方法。移动平均主要用于消除时间序列数据中的随机波动，自回归和季节性分解则用于研究时间序列数据中的周期性变化。

6. 方差分析：方差分析是统计学中用于比较不同组别之间差异的方法。方差分析主要包括单因素方差分析和多因素方差分析。单因素方差分析主要用于比较三个或三个以上样本之间的平均数差异，多因素方差分析则用于同时比较多个样本之间的平均数差异。

7. 主成分分析：主成分分析是一种降维技术，它可以将多个变量转化为少数几个综合变量，从而减少数据的维度。主成分分析在数据降维、特征选择等方面具有广泛的应用。

8. 聚类分析：聚类分析是一种无监督学习方法，它可以将相似的数据对象分为一类，而不依赖于预先定义的分类标准。聚类分析在市场细分、客户分群等方面具有重要的应用价值。

9. 因子分析：因子分析是一种探索性数据分析方法，它可以将多个观测变量转换为少数几个潜在因子，从而揭示变量之间的结构关系。因子分析在心理学、社会学等领域具有广泛的应用。

10. 贝叶斯统计：贝叶斯统计是一种基于概率论的统计方法，它通过贝叶斯定理将先验知识和后验知识结合起来，从而得到更可靠的结论。贝叶斯统计在医学诊断、金融风险评估等领域具有重要的应用价值。

总之，统计学的常用数据分析方法涵盖了描述性统计、推断性统计、假设检验、回归分析、时间序列分析、方差分析、主成分分析、聚类分析、因子分析和贝叶斯统计等多个领域。这些方法各有特点，适用于不同的数据分析场景。在实际的数据分析工作中，可以根据具体的问题和需求选择合适的方法进行数据挖掘和分析。