大数据分析中常用的统计方法主要包括描述性统计分析、推断性统计分析和预测性统计分析。
1. 描述性统计分析：描述性统计分析是对数据的基本特征进行描述，包括计算数据的均值、中位数、众数、方差、标准差等统计量，以及绘制直方图、箱线图等图表。这些统计量可以帮助我们了解数据的分布情况，如数据的集中趋势、离散程度等。
2. 推断性统计分析：推断性统计分析是在样本数据的基础上，对总体情况进行推断和假设检验。常见的推断性统计方法有参数估计（如最小二乘法、最大似然估计等）、假设检验（如t检验、卡方检验、F检验等）和置信区间估计等。这些方法可以帮助我们根据样本数据得出关于总体的统计推断，如判断某个变量是否显著地影响其他变量，或者判断某个结论是否具有统计学上的可靠性。
3. 预测性统计分析：预测性统计分析是根据历史数据和现有信息，对未来的数据进行预测和建模。常见的预测性统计方法有回归分析（如线性回归、逻辑回归等）、时间序列分析（如ARIMA模型、季节性分解等）和机器学习算法（如支持向量机、随机森林等）。这些方法可以帮助我们根据历史数据和现有信息，对未来的数据进行预测和建模，从而为决策提供依据。
除了上述三种统计方法外，大数据分析中还可能涉及到一些特殊的统计方法，如聚类分析、主成分分析、因子分析等。这些方法在实际应用中也有一定的应用价值，但它们并不是大数据分析中最常用的统计方法。
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