常见的数据统计方法有：表格、折线统计图、条形统计图、扇形统计图。举一个例子来具体分说明一下，比如说：我在淘宝开了个童装店，为了方便统计每半个月的销售额，现在用以上这四种统计方法来演示一下。
1.表格就是通过画格子的方式来统计数据，在这里可以画三行横线，得到两条细长的格子，再把这两行均匀的分为15个上下格子。横一为日期，横二为销售额，半个月下来都填进去就一目了然。
2.折线是通过画点，把15天的销售额都连成一条折线，通过上下起伏来看波动的数据。先画一“L”形，横线作日期，竖线作销售额，销售额可以自己写一个数，一直往上数与数之间相差一样。均匀的把横竖线分为15份，每个日期对应多少销售额，就在“L”的半框里，以对应的日期和销售画横线和竖线，交叉的位置取一点。然后每天如此，再用直线连接这15个点，就能清楚的看到这半个月哪一天销售最好，哪一天销售垫底。
3.条形统计图作出的是条状的数据统计图，和折线统计图一样，画“L”，横为日期竖为销售额。只不过这里不画点点，画倒立的长方形，然后通过高高低低的条形图来分析半个月的销售额。
4.扇形统计图就是把一个圆形，平均分为15份，一个月下来把所有的日销售额加起来，用当天的数据除以总数，乘以百分数。每一分里写上日期和当天销售额占总数的百分比，用这个百分数来统计半个月的数据。每个图的做法都不一样，但表达的意思都是同样的，这就是日常生活中最常见的几种数据统计。
统计方法是非常的多的。像我们生活中比较常接触到的，图表分析方法，对于一组数据，进行简单的各种分组或者是一些占比方面的分析，或者就是计算一些极差，或者计算均值方差等，这些在各个行业都是比较常见的。
如果学习了些统计方面的知识的话，能够接触到一些专业的统计方法。上面所说的那些图表都是属于一些描述性统计方法，还有一些常用的推断统计方法，像假设检验，通过对总体进行一些前提上面的假设，然后通过抽取一部分样本来对总体的这种假设进行诊断。再个常用的就是参数估计，参数估计就是通过抽取样本来对总体的参数进行预估，常见的估计总体的参数像方差或者是均值，其中点估计和区间估计是参数估计的两个大方面的内容。统计量抽样分布、参数估计、假设检验这三种方法是在进行统计分析的三个比较大的方面，其中统计量的抽样分布包括的几大分布在统计中都是有着举足轻重的作用的。
对于分类数据的一些统计分析中，统计中最常见的就是卡方统计量来进行分析，然后通过结果可以来对总体进行一定的认识，可以看出两个分类总体是否有一定的相关性。在研究一个分类型自变量和一个数值型的自变量的时候，最常用的是进行方差分析这种统计方法，来描述一个总体是否有着显著性的差异。在对两个自变量都是数值变量的时候，最常用的就是进行模拟一元回归方程，通过一条趋势线来描述这个总体的情况，而对应的多元回归趋势线就是多个自变量都是数值变量，用来描述多个自变量的回归问题。
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