在多维度数据分析中，常用的数学分析方法有：
1. 高维数据降维：常用的方法包括主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），它们可以将高维数据映射到低维空间进行可视化和分析。
2. 相关性分析：用于分析多个变量之间的相关关系，常用的方法包括相关系数、协方差等。
3. 聚类分析：用于将多维度数据中相似的样本进行分组，常用的方法包括K均值聚类、层次聚类等。
4. 回归分析：用于建立变量之间的数学模型，常用的方法包括线性回归、多项式回归、岭回归等。
5. 时间序列分析：用于分析时间上的变化趋势和周期性，常用的方法包括平稳性检验、ARIMA模型等。
6. 网络分析：用于分析多维度数据之间的复杂关系网络，常用的方法包括社交网络分析、复杂网络分析等。
以上仅为常见的数学分析方法，具体应根据数据的特点和问题的要求选择合适的方法。
在多维度数据分析中，常用的数学分析方法包括：
1. 多元统计分析：包括主成分分析、因子分析、判别分析等，可以用于降维、提取主要特征，帮助理解数据背后的结构和关系。
2. 聚类分析：主要用于将数据样本划分为若干类别或簇，常见的方法有层次聚类、K均值聚类等，可以帮助发现数据内部的模式和相似性。
3. 关联规则挖掘：用于发现数据集中的频繁项集和关联规则，可以揭示数据之间的关联关系和相互依赖。
4. 时间序列分析：适用于涉及时间维度的数据，可以使用自回归模型、移动平均模型等方法，对数据的趋势和周期性进行分析和预测。
5. 网络分析：用于分析网络结构和节点之间的关系，包括社交网络分析、复杂网络分析等，常用的方法有节点度中心性、介数中心性等。
6. 假设检验和统计推断：用于对多维度数据进行统计检验，比较两个或多个样本之间的差异是否显著。
7. 决策树、随机森林等机器学习方法：可以通过建立分类或回归模型，预测和解释多维度数据之间的关系和趋势。
这只是一些常见的多维度数据数学分析方法，实际应用中还可以根据具体问题和数据特点选择适合的方法。
