对数据分析怀有浓厚兴趣的朋友们，若是你们渴望深化方法论的学习，渴望经验分享的启迪，那么请继续阅读下去。
从学术的角度来看，数据分析是一门交叉学科，它以统计学和计算机科学为基础，其中统计学的应用尤为关键。从职业的角度来看，运用统计学的知识可以更加科学地衡量数据对业务的实际价值。
对于从事数据分析的同仁们来说，掌握基础统计学知识显得尤为重要。下面，我将为大家详细解读“工作中常用的十种统计学方法”。
描述性统计是一种通过数学方法和图表形式来概括并描述业务数据及其分布现状的方法，它在工作中被广泛运用。
以下是其主要内容和应用场景：
当谈到假设检验时，我们是在探究样本与样本之间、或样本与总体之间的差异是由抽样误差引起的，还是由本质差异造成的。其中，“参数检验”与非参数检验是两大核心概念。
参数检验是基于这样的假设：数据服从某一特定分布（通常为正态分布），我们通过估计样本参数来检验总体参数。
非参数检验则更进一步，它并不依赖于对总体分布形式的假设，而是直接对数据的分布进行检验。
列联表分析是一种用于判断离散型变量之间是否存在明显相关性的方法。例如，我们可能会用它来探讨绩效等级与性别之间的关联。
相关分析是用于判断现象之间存在的关联关系以及其关联程度的一种方法。例如，正相关与负相关，这在探索性分析中常常被使用。
方差分析（也被称为F检验）是一种用于衡量两个或两个以上样本均值差异的显著性检验方法。
回归分析在日常工作中也十分常见，它常被用于指标的拟合以及对未来趋势的预测。
聚类分析则是一种无先验性指引的分类方法，用于将用户或内容进行分类。
判别分析则是一种分类问题的方法，它通过研究对象的特征来判断其所属的类别。
而主成分分析（PCA）则是一种降维的方法，用于将一组可能相关的变量转化为相互独立且能够最大程度保留原始信息的主成分。
因子分析也是为了达到“降维”的目的而进行的，其原理是在多自变量之间寻找潜在的因子并加以归类。
上述十种统计学方法在工作中较为常见，但并非全部。还有如信度分析、生存分析、多重响应分析、距离分析等其他方法等待你去探索和应用。
这就是本期的分享内容。希望这些方法论和经验分享能够对你有所启发和帮助，助你在数据分析的道路上走得更远。
期待你在工作中不断发掘新的应用场景，并将所学知识付诸实践。
感谢你的阅读与关注。