大数据分析的三大方法包括数据挖掘、机器学习和文本分析。
1. 数据挖掘：数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息和知识的过程，它通过算法和技术手段对数据进行深入分析和处理，以发现隐藏在数据中的模式、关联和趋势。数据挖掘的主要方法有分类、聚类、关联规则、异常检测等。例如，通过对用户行为数据的分析，可以发现用户的购买偏好和需求，从而为商家提供有针对性的营销策略。
2. 机器学习：机器学习是一种让计算机系统从数据中学习和改进的技术，它通过构建模型来预测或决策。机器学习的主要方法有监督学习、无监督学习和强化学习等。例如，通过训练一个分类模型，可以对新数据进行分类预测，从而实现对未知数据的处理和决策。
3. 文本分析：文本分析是一种对文本数据进行结构化处理和分析的方法，它可以提取文本中的关键词、主题、情感等信息。文本分析的主要方法有词频统计、TF-IDF、主题模型等。例如，通过对社交媒体上的评论进行文本分析，可以了解公众对某个事件的看法和情绪，从而为舆情监控和危机管理提供参考。
总之，大数据分析的三大方法是数据挖掘、机器学习和文本分析，它们相互补充、相互促进，共同构成了大数据时代的数据分析体系。
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