教育大数据分析方法主要包含以下三类：
1. 描述性分析方法：这类方法主要用于描述和解释数据，包括数据的收集、整理和呈现。描述性分析方法主要包括数据清洗、数据转换、数据聚合等步骤。例如，可以使用SQL查询语句对数据库中的数据进行查询和筛选，使用Excel或Python等工具进行数据处理和可视化。
2. 预测性分析方法：这类方法主要用于预测未来的趋势和结果。预测性分析方法主要包括时间序列分析、回归分析、聚类分析等。例如，可以使用时间序列分析方法对历史数据进行趋势预测，使用回归分析方法建立变量之间的关系模型，使用聚类分析方法对数据进行分类和聚类。
3. 探索性分析方法：这类方法主要用于发现数据中的模式和关联。探索性分析方法主要包括相关性分析、主成分分析、因子分析等。例如，可以使用相关性分析方法计算两个变量之间的相关系数，使用主成分分析方法提取数据的主要特征，使用因子分析方法构建变量的因子模型。
在教育大数据分析中，这三类方法可以相互结合使用，以提高数据分析的效果和准确性。例如，可以先进行描述性分析，了解数据的基本情况和分布情况；然后进行预测性分析，预测未来的发展趋势和结果；最后进行探索性分析，发现数据中的模式和关联。通过这三类方法的综合应用，可以更好地理解和利用教育大数据，为教育决策提供有力支持。
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