3.频率分析：对变量的分布进行分析，计算每个取值的频数和占比，以了解变量的分布情况。
数据分析的常用方法有以下几种：
1. 描述性统计分析：通过计算变量的均值、中位数、标准差、最大值、最小值等统计指标，来描述数据的基本特征。
2. 相关性分析：通过计算变量之间的相关系数，来判断变量之间的相关性强度和方向。
3. 频率分析：对变量的分布进行分析，计算每个取值的频数和占比，以了解变量的分布情况。
4. 统计推断：通过对样本数据进行统计推断，得出总体特征的估计和差异的显著性检验。
5. 回归分析：用于建立变量之间的数学模型，推断自变量对因变量的影响程度，并进行预测。
6. 聚类分析：将相似性较高的观测对象聚集在一起，按照一定的标准形成不同的类别。
7. 分类分析：将数据样本按照已知分类标准进行分类，然后构建分类模型，用于对未知数据进行分类。
8. 时间序列分析：对时间序列的数据进行建模和分析，以了解数据随时间变化的规律。
9. 文本分析：对文本数据进行挖掘和分析，提取关键词、主题、情感等信息。
10. 预测分析：基于历史数据和趋势进行预测，以帮助决策者做出合理的预测和规划。
这些方法可以单独使用，也可以结合使用，根据具体的数据和问题选择合适的方法进行分析。