數據分析策略中常用的方法有很多，以下是一些重要的方法：

1. 描述性統計：描述性統計是對數據進行總結和描述的方法，常用的統計指標包括均值、中位數、標準差、最大值、最小值等。通過描述性統計，我們可以了解數據的基本特征和分布情況。

2. 數據可視化：數據可視化是將數據轉化為圖表或圖形的方式，以便更好地理解和傳達數據的信息。常用的數據可視化方法包括折線圖、柱狀圖、餅圖、散點圖等。通過數據可視化，我們可以直觀地發現數據之間的關系和趨勢。

3. 假設檢驗：假設檢驗是用于驗證統計推斷的方法，通過對樣本數據進行統計分析，來判斷某個假設是否成立。常用的假設檢驗方法包括 t 檢驗、卡方檢驗、ANOVA 等。假設檢驗能夠幫助我們判斷數據之間是否存在顯著差異或關聯。

4. 回歸分析：回歸分析用于研究變量之間的關系，并建立預測模型。常用的回歸分析方法包括線性回歸、邏輯回歸、多項式回歸等。回歸分析可以幫助我們理解變量之間的因果關系，并進行預測和趨勢分析。

5. 聚類分析：聚類分析是將數據集中的樣本分成若干組或簇，使得同一組內的樣本相似度較高，而不同組之間的相似度較低。常用的聚類分析方法包括 K-means、層次聚類等。聚類分析可以幫助我們發現數據中的隱藏模式和群組。

6. 時間序列分析：時間序列分析是對時間相關的數據進行建模和預測的方法。常用的時間序列分析方法包括移動平均法、指數平滑法、ARIMA 模型等。時間序列分析能夠幫助我們識別數據的季節性、趨勢性和周期性等特征。

7. 關聯規則挖掘：關聯規則挖掘是在大規模數據集中尋找項集之間的相關性。常用的關聯規則挖掘方法包括 Apriori 算法、FP-growth 算法等。關聯規則挖掘可以幫助我們發現商品之間的關聯性，用于市場籃子分析和推薦系統等領域。

8. 機器學習算法：機器學習算法是一類基于數據構建模型和進行預測的方法。常用的機器學習算法包括決策樹、隨機森林、支持向量機、神經網絡等。機器學習算法可以幫助我們進行分類、回歸、聚類等任務。

在實際應用中，常常會結合多種方法來進行數據分析。首先，通過描述性統計和數據可視化，我們可以對數據有一個整體的認識；然后，根據問題的具體要求，選擇適當的假設檢驗、回歸分析、聚類分析等方法進行深入研究；最后，可以借助關聯規則挖掘和機器學習算法來發現數據中的潛在規律和模式，并進行預測和決策支持。

9. 自然語言處理：自然語言處理（Natural Language Processing, NLP）是一種用于處理和分析文本數據的技術。常用的NLP方法包括文本分類、情感分析、命名實體識別、文本聚類等。NLP可以幫助我們從大量的文本數據中提取有用的信息和知識。

10. 網絡分析：網絡分析是研究復雜系統中節點和邊之間關系的方法，常用于社交網絡分析、互聯網數據分析等領域。常用的網絡分析方法包括中心性分析、社區檢測、影響力傳播等。網絡分析可以揭示數據中的關鍵節點、社群結構和信息傳播路徑。

11. 強化學習：強化學習是一種通過與環境不斷交互來學習最優行為策略的方法。在數據分析中，強化學習可以應用于優化問題和決策制定。常用的強化學習算法包括Q-learning、深度強化學習等。

12. 時間序列預測：時間序列預測是基于歷史數據對未來趨勢進行預測的方法。常用的時間序列預測方法包括ARIMA模型、指數平滑法、神經網絡等。時間序列預測在金融、銷售預測、交通流量等領域具有廣泛應用。

13. 數據挖掘：數據挖掘是從大規模數據中自動發現模式、關聯和趨勢的過程。常用的數據挖掘技術包括分類、聚類、關聯規則挖掘、異常檢測等。數據挖掘可以幫助我們從海量數據中提取有用的信息，支持決策和預測分析。

在實際應用中，數據分析策略往往是多種方法的綜合運用。根據具體問題和數據特點，選擇適當的方法并結合實際情況進行分析和解釋。同時，還需要考慮數據質量、特征工程、模型評估等因素，以確保數據分析的準確性和可靠性。