分析方法多种多样，可以根据不同的目标和对象选择合适的方法。以下是一些常用的分析方法：
比率分析法 ：通过不同数据的对比，得出比率，用于财务分析、市场比较等。趋势分析法：
根据一阶段某一指标的变动绘制趋势分析图，用于预测未来发展趋势。
结构分析法：
根据某一指标占总体的百分比来观察，用于分析企业财务指标中各分项目的比重或组成。
相互对比法：
选取某两个指标作为一组进行对比，可以是时间上的对比、空间上的对比、结构上的对比等。
数学模型法：
建造适合某一指标的数学模型来观察指标的变化，用于经济预测和管理。
逻辑分析法
因果分析法：
寻找现象背后的原因，预测事件发展，用于判断和分析现象之间以及因果关系的产生及其原因和影响。
归谬分析法：依据分析结果的正误结果判断反例的反向演绎推论。
分类分析法：根据事物的不同特征进行分类，找出不同类别之间的联系和区别。
数据驱动法
描述性统计法：通过收集和分析数据来描述现象的分布、变化和趋势等特征。
因果分析法：利用回归分析、时间序列分析等方法，研究变量之间的因果关系。
比对法：根据现有数据的差异对比不同目标对象的运行结果进行判定。
综合分析法
SWOT分析：通过综合分析企业或项目的优势、劣势、机会和威胁，进行系统全面的综合分析和综合决策。
系统综合分析法：对对象进行全面的分析和评价，找出其特点、优点和不足。
对比分析法：
通过将两个或多个具有可比性的数据进行比较，来揭示其异同、优劣、关系。
因果分析法：
通过对事物之间因果关系进行分析，找出事物发生的原因和结果。
因素分析法：
分析事物发展变化的原因和结果，以及各因素之间的内在联系。
交叉分析法：
将两个有一定联系的变量及其值交叉排列在一张表内，使各变量值成为不同变量的交叉点，一般采用二维交叉表进行分析。
关联分析法：
通过对数据之间的关联性进行分析，找出数据之间的关联规则和关联程度。
聚类分析法：
将数据按照一定的特征和规则进行聚类，将相似的数据归为一类。
主成分分析法：
通过降维技术，将多个变量化为少数几个综合变量，用于反映原始数据的主要特征。
散点分析法：
将两个变量之间的关系通过散点图来表示，从而观察变量之间的相关性。
矩阵分析法：
将数据按照矩阵的形式进行分析，可以用于关联分析、聚类分析、主成分分析等等。
留存分析：
用来分析用户参与情况/活跃程度的分析模型，主要考察进行初始行为后的用户中，经过一段时间后仍然存在客户行为（如登录、消费）的比例。
PEST分析：
对企业发展的宏观环境进行分析，包括政治、经济、社会和技术四个因素。
列表法：
将数据按一定规律用列表方式表达出来，是记录和处理最常用的方法。
作图法：
通过图形表示实验结果或复杂的函数关系，直观反映调研结果。
经验分析法：
分析人员根据自己的实践经验和专业知识，对企业预测的资料进行分析，并作出评价判断。
这些方法可以根据具体的应用场景和需求进行选择和组合，以达到最佳的分析效果。