数据统计分析的方法：1.确定研究目标和问题、2.数据收集和整理、3.描述性统计分析、4.探索性数据分析、5.推论性统计分析、6.相关性和回归分析、7.数据解释和报告。
1.确定研究目标和问题：明确你希望从数据中获取的信息和回答的问题。
2.数据收集和整理：收集所需的数据，并进行数据整理和清洗，确保数据的准确性和完整性。
3.描述性统计分析：对数据进行描述性统计分析，包括计算平均值、中位数、标准差、频率分布等，以了解数据的基本特征和分布情况。
4.探索性数据分析：通过可视化图表（如直方图、散点图、箱线图等）和统计指标，探索数据之间的关系、趋势和异常值。
5.推论性统计分析：基于样本数据，进行推断统计分析，包括假设检验、置信区间估计等，以判断样本数据是否代表总体，并得出相关结论。
6.相关性和回归分析：研究变量之间的相关性和影响关系，使用相关系数和回归分析等方法进行分析。
7.数据解释和报告：对统计分析结果进行解释，并将分析结果整理成报告或图表，以便向他人传达分析结论。
数据统计分析工具有：
1.Microsoft Excel
Microsoft Excel是一个广泛使用的电子表格软件，它可以用于收集和管理数据，进行统计分析和可视化。它的基本功能包括数据录入和排序、计算和函数、绘制图表和图形、数据筛选和查询等。
2.R语言
R语言是一种开源的统计分析软件，可以在Windows、Mac和Linux等多个平台上运行。它提供了广泛的数据处理、统计分析和绘图功能，可以进行线性和非线性建模、时间序列分析、分类和聚类等。
3.Python
Python是一种通用编程语言，具有广泛的应用领域。Python的数据分析库NumPy、SciPy和Pandas等可以帮助用户进行高效的数据处理和统计分析。它也提供了许多数据可视化工具，例如Matplotlib、Seaborn和Plotly等。