1. 描述性统计分析：这是定量分析的基础，包括计算平均值、中位数、众数、方差、标准差等统计量。这些统计量提供了数据的中心趋势和变异性的信息。
2. 假设检验：这是一种确定两个或多个样本之间是否存在显著差异的方法。常见的假设检验包括t检验、anova（方差分析）和卡方检验等。
3. 回归分析：这是一种用于建立变量之间关系的统计方法。回归分析可以预测一个或多个自变量对因变量的影响。
4. 因子分析：这是一种用于减少数据集维度的统计技术，它将一组观测变量转化为少数几个潜在变量。
5. 聚类分析：这是一种无监督学习方法，它将数据点分组为相似的组别，通常基于距离或其他相似性度量。
6. 主成分分析（pca）：这是一种降维技术，它通过将原始数据投影到新的坐标系上，以简化数据并揭示数据的主要结构。
7. 时间序列分析：这是一种处理随时间变化的数据的方法，包括arima模型、季节性分解和自回归积分滑动平均模型（sarima）。
8. 机器学习算法：这些是人工智能领域的技术，如决策树、随机森林、支持向量机和网络等，它们可以从数据中学习模式并做出预测。
9. 贝叶斯统计：这是一种结合了概率论和统计学的推理方法，它允许我们根据先验知识和证据来更新我们对事件的信念。
10. 多变量分析：这是一种处理多个变量之间的关系的方法，包括协方差分析和多元线性回归。
这些只是定量分析的一些基本方法。随着技术的发展，新的方法和工具不断涌现，使得定量分析变得更加强大和精确。掌握这些方法需要时间和实践，但一旦你掌握了它们，你就可以开始解决复杂的问题，并从数据中获得深刻的洞见。
