数据库数据分析是利用数据库管理系统中的数据，通过各种分析方法对数据进行深入挖掘和理解的过程。以下是一些常用的数据库数据分析方法：
1. 描述性分析：描述性分析主要是对数据库中的数据进行基本的描述和总结，包括数据的分布、趋势、异常值等。例如，可以使用统计函数（如mean、median、mode、variance等）来描述数据集的特征。
2. 探索性分析：探索性分析主要是通过对数据进行可视化和统计分析，发现数据中的规律和异常。例如，可以使用散点图、直方图、箱线图等工具来展示数据的特征。
3. 关联性分析：关联性分析主要是通过计算数据之间的相关系数，找出数据之间的关联关系。例如，可以使用皮尔逊相关系数、斯皮尔曼秩相关系数等方法来计算两个变量之间的相关性。
4. 预测性分析：预测性分析主要是通过对历史数据的学习，建立模型来预测未来数据的变化。例如，可以使用时间序列分析、回归分析、机器学习等方法来进行预测。
5. 聚类分析：聚类分析主要是将相似的数据对象分成一组，从而发现数据中的结构。例如，可以使用K-means算法、层次聚类等方法来进行聚类分析。
6. 分类分析：分类分析主要是将数据分为不同的类别，从而发现数据中的模式。例如，可以使用决策树、支持向量机、神经网络等方法来进行分类分析。
7. 主成分分析：主成分分析主要是通过降维技术，将高维数据转换为低维特征，从而减少数据的复杂性。例如，可以使用PCA算法来进行主成分分析。
8. 因子分析：因子分析主要是通过提取公共因子，将多个变量转化为少数几个因子，从而简化数据的结构。例如，可以使用FACTOR算法来进行因子分析。
9. 关联规则分析：关联规则分析主要是通过挖掘数据中的频繁项集，找出数据之间的关联规则。例如，可以使用Apriori算法、FP-Growth算法等方法来进行关联规则分析。
10. 网络分析：网络分析主要是通过分析数据之间的连接关系，找出数据中的网络结构。例如，可以使用PageRank算法、HITS算法等方法来进行网络分析。
以上这些方法可以单独使用，也可以组合使用，以获得更全面和深入的数据分析结果。在进行数据库数据分析时，需要根据具体的业务需求和数据特点选择合适的方法，并结合其他数据分析工具和技术，以提高数据分析的准确性和效率。
