Для выявления закономерностей в частотах значений используются, например, такие методы анализа данных:

• Описательная статистика. 4 Включает в себя методы, которые позволяют суммировать и описывать основные характеристики данных. 4 К ключевым показателям относятся среднее значение, медиана, мода, стандартное отклонение и диапазон. 4
• Корреляционный анализ. 4 Используется для определения степени взаимосвязи между двумя переменными. 4 Коэффициент корреляции варьируется от -1 до 1, где -1 указывает на идеальную отрицательную корреляцию, 1 — на идеальную положительную корреляцию, а 0 — на отсутствие корреляции. 4
• Регрессионный анализ. 4 Позволяет моделировать зависимость одной переменной от другой. 4 Наиболее распространённым является линейный регрессионный анализ, который использует уравнение прямой линии для предсказания значений. 4
• Кластерный анализ. 4 Метод группировки данных, который позволяет разделить набор данных на несколько групп (кластеров) таким образом, чтобы объекты внутри одного кластера были более похожи друг на друга, чем на объекты из других кластеров. 4
• Кросстабуляция (сопряжение). 1 Процесс объединения двух (или нескольких) таблиц частот так, что каждая ячейка в таблице представляется единственной комбинацией значений или уровней табулированных переменных. 1
• Анализ соответствий. 1 Позволяет исследовать структуру и взаимосвязь группирующих переменных, включённых в таблицу. 1
• Логлинейный анализ. 1 Метод позволяет проверить статистическую значимость различных факторов и их взаимодействий посредством моделирования частот в таблицах сопряженности. 1

Каждый метод имеет свои особенности и ограничения, и выбор метода зависит от конкретной задачи и типа данных. 4