以下是其中几种常用的方法：
1. 描述性统计：通过计算平均值、中位数、标准差等指标来描述数据的中心趋势和离散程度。
2. 数据可视化：使用图表（如柱状图、折线图、散点图等）将数据直观地展现出来，帮助人们更好地理解数据。
3. 假设检验：通过对样本数据进行统计推断，判断某些假设是否成立。
4. 回归分析：研究变量之间的相关关系，建立回归模型来预测或解释因变量的变化。
5. 聚类分析：将相似的数据点分组，形成不同的簇，帮助发现数据中隐藏的结构或规律。
6. 时间序列分析：研究随时间变化的数据，预测未来的趋势和周期性。
7. 因子分析：通过找出共同的因素，将多个相关变量简化为少数几个无关的综合因素。
数据分析的基本要求包括以下几点：理解数据分析的基本概念和方法；
熟练掌握数据处理和统计工具，如Excel、SPSS、Python等；
具备数据挖掘能力，了解各类算法及其应用场景；具有数据可视化能力，能够用图表概括数据并输出相关分析结果；具备较好的沟通和表达能力，能够向非专业人士清晰地阐述数据分析结果。
数据分析市场份额指的就是整个数据分析市场中，某个公司或某个产品占据的市场份额。一般通过市场调研、用户调查、销售数据等方式来确定。求得这个份额可以帮助企业了解自己在市场中的竞争力，掌握市场趋势，进一步调整自身的战略。
求数据分析市场份额的方法有多种，其中最传统的是通过市场调查了解用户的购买行为和偏好。另外，也可以通过竞争对手的市场份额及其变化，推断自己的市场份额。还可以借助industry reports、市场研究报告等第三方数据来源来评估自己的市场份额。这些方法可以搭配使用，逐步推进，得到更加准确的市场份额数据。