1. 对比分析法是统计分析中常用的方法，它通过比较不同事物在固定时间上的指标或同一事物在不同时间上的变化来反映数量上的差异。例如，可以比较不同等级用户在同一时间的购买价格，或者不同商品在同一时间的销量和利润率。这种方法有助于判断数据的大小、水平、速度等方面的差异。

2. 分组分析法是根据数据的性质或数量特征，利用特定指标将数据集划分为不同部分，以分析其内部结构和相互关系，进而了解事物的发展趋势。这种方法分为属性指标分组和数量指标分组。属性指标反映事物的性质，如姓名、性别、教育程度，而数量指标则涉及可计算的数据，如年龄和收入。

3. 预测分析法利用现有数据来预测未来的数据变化趋势。预测分析通常分为时间序列预测和回归预测。时间序列预测是根据历史数据预测未来一段时间内的趋势，例如预测未来三个月的销售额。回归预测则是基于变量之间的因果关系来预测结果，如根据用户的行为数据预测潜在的购买商品。

4. 漏斗分析法，也称为流程分析法，专注于事件在不同阶段上的转化率。在互联网行业中，这种分析方法尤为常见。例如，信用卡申请流程中，从用户浏览信息到填写资料、提交申请、银行审核、批卡以及激活使用信用卡，每个阶段的用户数量会逐渐减少，形成一个“漏斗”。通过这种分析，可以监控和优化每个环节的转化率。

5. AB测试分析法是一种特殊的对比分析法，它比较两组结构相似的样本（如A组和B组），并根据各自的指标值来分析差异。例如，对于同一App功能，可以设计两种不同的界面风格，随机分配给用户使用，然后根据用户的转化率来评估哪种风格更受欢迎。

为了提高数据分析的专业性，还需要掌握一定的数学基础，包括基本统计量（均值、方差、众数、中位数）、分散性和变异性的度量（极差、四分位数、四分位距、百分位数）、数据分布（如几何分布、二项分布）、概率论基础、统计抽样、置信区间和假设检验等。通过这些知识和技能的应用，可以使得数据分析结果更加准确和有说服力。