数据分析法主要包括以下几种：
一、比较分析法
比较分析法是数据分析中最基础也最常用的一种方法。它通过对两个或多个对象的数据进行比较，来揭示数据间的差异和规律。比较可以是横向的，也可以是纵向的。在数据分析过程中，对比分析法的应用非常广泛，可以用于数据的初步分析、确定关键变量以及评估数据分析模型的预测效果等。
二、趋势分析法
趋势分析法主要是通过观察数据随时间变化的发展趋势来预测未来数据的情况。通过分析过去一段时间内的数据变化趋势，可以对未来的情况做出一定的预测和规划。这种分析方法适用于各种具有时间序列特征的数据集。通过对数据的周期性、趋势性等因素的分析，可以更准确地把握数据背后的规律。
三、聚类分析法
聚类分析法是一种无监督学习方法，它根据数据的相似性将数据集划分为不同的组或簇。聚类分析的主要目的是发现数据中的内在结构和分布模式，以便于进行后续的数据分析和解释。这种分析方法广泛应用于市场细分、客户分类等场景。
四、回归分析法
回归分析法是一种预测性的数据分析方法，它通过建立一个或多个自变量与因变量之间的数学模型来预测未知数据。回归分析的目的是找出具有因果关系的变量，并通过这些关系来预测未来的数据趋势。这种方法广泛应用于预测分析、市场预测等领域。回归分析还可以帮助研究者了解变量间的相互影响程度以及预测的准确性。
五、关联分析法
关联分析法主要用于发现数据集中变量之间的关联性或模式。它通过寻找同时出现或频繁出现的项之间的关系，揭示数据中隐藏的知识或规则。关联分析在购物篮分析、推荐系统等领域有广泛应用。通过识别不同商品之间的关联关系，可以优化库存管理、提高销售额等。
以上几种数据分析法在实际应用中可以根据具体需求进行选择和组合使用，以达到更好的分析效果。