统计学的七种常用方法包括​​描述统计、假设检验、相关分析、回归分析、方差分析、聚类分析、时间序列分析​​，涵盖数据整理、变量关系挖掘及趋势预测等场景，适用于多行业数据分析需求。

1. ​​描述统计​​通过集中趋势（平均数、中位数）与离散程度（方差、标准差）量化数据特征，辅以图表直观呈现分布规律，为后续分析奠定基础。
2. ​​假设检验​​借助抽样数据验证理论假设，包括正态性检验、均值对比（如T检验）等，判断差异是否源于系统性因素，常见于A/B测试与医学研究。
3. ​​相关分析​​测定两变量间的线性关联强度（如皮尔逊系数），识别潜在因果线索，需结合业务背景避免虚假关联。
4. ​​回归分析​​构建变量影响模型，线性回归预测连续变量（如房价），逻辑回归解析分类结果（如用户转化），助力制定策略优化路径。
5. ​​方差分析​​对比多组样本均值差异，检验因素效应显著性，广泛应用于实验设计与生产质量控制。
6. ​​聚类分析​​基于数据相似性划分无监督分组，如用户画像或异常检测，通过K-means等算法揭示结构规律，减少人工分类成本。
7. ​​时间序列分析​​解析时间维度上的数据演变，结合趋势、季节性分解与ARIMA模型，预测销售额、库存变动等动态指标。

掌握上述方法需结合工具实践，并关注数据质量与适用场景，方能提炼有效洞察支撑决策。