大数据分析常用的三个方法是

大数据分析是现代企业获取竞争优势的关键工具。它涉及收集、存储、处理和分析大量数据，以发现模式、趋势和关联性，从而做出更明智的决策。以下是三个常用的大数据分析方法：

一、描述性统计分析

1. 数据收集：描述性统计分析首先需要收集大量的原始数据。这些数据可以是结构化的（如数据库中的表格数据），也可以是非结构化的（如文本文件、图像或视频）。

2. 数据清洗：在收集到原始数据后，需要进行数据清洗，以确保数据的准确性和一致性。这包括去除重复记录、纠正错误、填补缺失值等。

3. 数据分析：描述性统计分析的主要目的是对数据进行描述和解释。这包括计算数据的统计量（如均值、中位数、众数、方差、标准差等），以及绘制图表（如直方图、箱线图、散点图等）来展示数据的特征和分布情况。

4. 结果解释：通过对描述性统计分析的结果进行解释，可以了解数据的基本特征和规律。例如，通过计算均值和中位数，可以判断数据的集中趋势和离散程度；通过绘制直方图，可以观察数据的分布情况和异常值等。

5. 应用举例：描述性统计分析在许多领域都有广泛的应用。例如，在金融行业，描述性统计分析可以帮助分析师了解市场的整体表现和风险水平；在医疗领域，描述性统计分析可以帮助医生了解患者的病情和治疗效果等。

二、探索性数据分析

1. 数据探索：探索性数据分析旨在揭示数据中的潜在模式和关系。这包括识别异常值、探索变量之间的关系、生成可视化图表等。

2. 假设检验：探索性数据分析通常伴随着假设检验，以验证发现的特定模式或关系是否具有统计学意义。这可以通过构建假设、选择适当的统计方法（如t检验、卡方检验等）并计算相应的p值来实现。

3. 模型建立：根据探索性数据分析的结果，可以建立预测模型或分类模型来进一步分析和解释数据。这可能涉及到回归分析、聚类分析、主成分分析等方法。

4. 结果解释：探索性数据分析的结果需要被解释和理解。例如，如果发现了异常值或不寻常的模式，可能需要进一步调查原因并考虑是否需要调整分析方法或数据来源。

5. 应用举例：探索性数据分析在科学研究、商业决策等领域都有广泛应用。例如，在社会科学研究中，探索性数据分析可以帮助研究者发现社会现象背后的因果关系；在商业决策中，探索性数据分析可以揭示客户行为模式和市场趋势等。

三、机器学习与数据挖掘

1. 数据预处理：机器学习与数据挖掘要求对数据进行预处理，以便为模型训练提供合适的输入。这包括数据清洗、特征工程、归一化等步骤。

2. 模型选择与训练：根据问题的性质和数据的特点，选择合适的机器学习算法（如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机、随机森林等）并训练模型。这通常涉及到交叉验证、超参数调优等技术。

3. 模型评估与优化：使用测试集评估模型的性能，并根据评估结果对模型进行调整和优化。这可能包括重新训练模型、调整模型结构或参数等操作。

4. 结果解释：机器学习与数据挖掘的结果需要被解释和理解。例如，通过查看模型的预测结果和误差分析，可以了解模型的优缺点和适用范围。

5. 应用举例：机器学习与数据挖掘在许多领域都有广泛应用。例如，在金融行业中，机器学习可以用来预测股票价格、信用评分等；在医疗领域中，机器学习可以用来诊断疾病、预测治疗效果等。此外，机器学习还可以应用于推荐系统、自然语言处理、图像识别等领域。

总之，这三个大数据分析方法是相辅相成的。在实际工作中，企业通常会结合多种方法来处理大数据，以获得更全面和深入的分析结果。