1. Análisis estadístico descriptivo: este es el método de análisis de datos más básico, que incluye el cálculo del promedio, la mediana, la moda, la desviación estándar y otras estadísticas, para comprender el distribución de datos.
2. Análisis exploratorio de datos (EDA): este es un método de análisis de datos más profundo que explora la estructura interna y los patrones de los datos mediante la elaboración de gráficos y el cálculo de correlaciones.
3. Prueba de hipótesis: este es un método de inferencia estadística que se utiliza para probar si los datos observados respaldan una hipótesis. Las pruebas de hipótesis comunes incluyen la prueba t, la prueba de chi-cuadrado y la prueba f.
4. Análisis de regresión: Este es un método de análisis de datos predictivo que predice cómo una variable (variable dependiente) cambia con otras variables (variables independientes) mediante el establecimiento de un modelo matemático.
5. Análisis de Varianza (ANOVA): Es un método de análisis multifactorial que se utiliza para comparar las diferencias entre dos o más grupos.
6. Análisis de conglomerados: Se trata de un método de aprendizaje no supervisado que se utiliza para agrupar objetos similares.
7. Análisis de componentes principales (PCA): Este es un método de reducción de dimensionalidad que se utiliza para reducir la dimensionalidad de los datos mientras se retiene la mayor cantidad de información posible.
8. Análisis de series temporales: este es un método de análisis de datos de series temporales para predecir tendencias y patrones futuros.
9. Análisis de texto: este es un método de procesamiento de datos de texto, que incluye estadísticas de frecuencia de palabras, análisis de sentimientos, modelado de temas, etc.
10. Análisis de red: este es un método para analizar la estructura de la red, incluido el análisis del grado de nodo y la detección de comunidades.