在数据分析领域，掌握统计学方法是基础，以下总结了10种常用统计学方法及它们的关键应用场景。

首先，描述性统计提供了一种概括性地描述业务数据及分布情况的方式。例如，销售数据、用户行为数据等，通过这一方法可以直观地了解数据的主要特征和分布情况。

假设检验则用于判断样本与样本、样本与总体之间是否存在显著差异。这在产品效果评估、市场测试等领域有着广泛的应用，通过参数检验和非参数检验，可以更科学地分析数据差异性。

列联表分析用于判断离散型变量之间的相关性，如员工绩效与性别、年龄等因素的关系。这一方法在人力资源分析、市场调研中常见。

相关分析用于探索变量之间的关联程度，例如，消费者购买行为与广告投入之间的正负相关关系，这一方法在营销策略制定中有着重要作用。

方差分析用于比较多个样本均值的显著性差异，例如，在多个市场或不同时间段的销售数据对比中。

回归分析则用于数据拟合和趋势预测，广泛应用于金融、经济、市场预测等领域，通过模型建立来预测变量之间的关系。

聚类分析在没有先验指引的情况下，将数据分门别类，适用于用户分群、商品分类等场景。

判别分析用于基于特征判断样本所属类别，与聚类分析不同的是，它在类别已知的条件下进行，常见于客户细分、产品推荐等领域。

主成分分析和因子分析用于数据降维，简化复杂数据结构，前者更侧重信息归总，后者侧重信息解释。这在数据预处理、模型建立时非常重要。

信度分析、生存分析、多重响应分析、距离分析等方法虽未在文中列出，但在特定场景下同样重要，等待你在实际工作中探索和应用。

掌握这些统计学方法，将使你的数据分析工作更加系统和科学，期待你在实践中不断探索和应用。