缺陷检测中的数据分析技术主要包括以下几种：
1. ODC缺陷分析法：这是一种基于缺陷密度和缺陷比率的软件缺陷分析方法。它从不同角度对缺陷进行分析，得到各类缺陷的基线值，用于评估测试活动、指导测试改进和整个研发流程的改进。此方法涉及收集缺陷数据、组织缺陷属性，并分析缺陷密度和比率。
2. 根本原因分析（RCA）：用于识别问题根源的技术，旨在找出引发缺陷的基本原因。通过RCA，团队可以采取措施防止未来的缺陷。常用的RCA技术包括五次为什么分析（5 Whys）和鱼骨图（Ishikawa Diagram）。
3. Pareto分析：基于Pareto原则（80/20规则），该分析方法聚焦于少数关键问题，认为大多数问题（约80%）通常由少数关键因素（约20%）引起。通过识别和解决这些关键问题，可以有效提升软件质量。
4. 故障模式与影响分析（FMEA）：一种系统性的分析方法，用于识别产品设计或制造过程中可能发生的潜在故障模式，评估故障可能导致的后果，并确定缺陷的严重性和发生概率，以优先处理。
5. 故障树分析（FTA）：一种用于确定某个特定故障或错误的根本原因的图形化工具。通过逻辑图符号表示各种可能的故障路径，帮助分析问题的来源。
6. 软件缺陷度量：使用各种度量指标，如缺陷密度（缺陷数除以代码行数）、缺陷发现率等，来量化软件质量并跟踪改进进度。这些度量可以帮助管理团队评估软件的健康状况和质量趋势。
7. 变更影响分析：在软件开发过程中，分析代码或设计的变更可能带来的影响。这种分析有助于预测和缓解变更可能引入的新缺陷。
8. 缺陷分布报告、缺陷趋势报告、缺陷年龄报告：这些也是常见的缺陷分析方法，用于从不同角度了解缺陷的分布、趋势和存在时间，从而制定相应的改进措施。
缺陷检测中的数据分析技术多种多样，每种技术都有其独特的应用场景和优势，可以根据实际需要选择合适的技术进行缺陷分析。
