数据分析依赖于几种基础统计方法来从数据中提取洞察。三个主要类别包括描述性统计、推论统计和回归分析。描述性统计通过诸如均值（平均值）、中位数（中间值）和标准差（离散程度）等指标来概括数据。例如，分析用户会话时长的开发人员可能会计算均值来了解典型时长，或者使用四分位数来识别异常值。推论统计，例如假设检验或置信区间，允许基于样本得出关于总体的结论。如果团队想要测试新功能是否能提高用户参与度，他们可能会使用 t 检验来比较部署前后的指标。回归分析，例如线性回归，对变量之间的关系进行建模——例如，基于用户流量预测服务器成本。
中间方法包括聚类和分类。诸如 k-means 之类的聚类算法对相似的数据点进行分组，例如，按行为模式对用户进行细分以进行有针对性的营销。诸如逻辑回归或决策树之类的分类技术预测分类结果——例如，根据历史模式标记欺诈交易。时间序列分析，包括诸如 ARIMA 之类的方法，处理按时间排序的数据，例如预测每日 API 调用量。开发人员通常使用诸如 Python 的 scikit-learn 或 statsmodels 之类的库来实现这些。假设检验框架（例如，用于比较组均值的 ANOVA）也至关重要。例如，开发人员可以使用 ANOVA 来确定响应时间在不同服务器区域之间是否不同。
高级技术包括实验设计（如 A/B 测试）和降维。 A/B 测试比较功能的两个版本以衡量影响，例如测试按钮颜色对点击率的影响。贝叶斯统计，一种频数方法的替代方法，随着新数据的到来更新概率——在推荐引擎等动态系统中很有用。主成分分析 (PCA) 降低数据复杂性，同时保留趋势，从而有助于图像压缩等任务。开发人员可以使用 PyMC3 进行贝叶斯建模，或者应用 PCA 来简化 IoT 应用中的传感器数据。这些方法需要平衡计算效率和准确性，通常利用诸如 TensorFlow 或 PyTorch 之类的框架来实现可扩展性。 了解这些工具使开发人员能够为他们的数据挑战选择正确的方法。