大数据分析方法主要包括三类人员：数据科学家、数据工程师和数据分析师。
1. 数据科学家：数据科学家是负责设计和实施大数据项目的关键角色，他们的主要职责是利用各种工具和技术来处理和分析大量数据。数据科学家需要具备强大的数学和统计学知识，以及对机器学习和人工智能的深入理解。他们的主要工作包括数据收集、数据清洗、数据存储、数据分析和数据可视化等。
2. 数据工程师：数据工程师是负责设计和实现大数据项目的技术专家，他们的主要职责是开发和维护数据处理系统。数据工程师需要具备编程和数据库管理的技能，以及对大数据技术（如Hadoop、Spark等）的深入理解。他们的主要工作包括数据存储、数据处理、数据转换和数据集成等。
3. 数据分析师：数据分析师是负责分析和解释数据的专业人员，他们的主要职责是利用数据分析方法来提取有价值的信息，以便为决策提供支持。数据分析师需要具备统计分析和数据可视化的技能，以及对业务知识和行业趋势的了解。他们的主要工作包括数据清洗、数据挖掘、预测建模和报告制作等。
这三类人员在大数据项目中扮演着不同的角色，但他们的工作都是为了从大量的数据中提取有价值的信息，以便为决策者提供支持。通过协同合作，他们可以有效地处理和分析大量的数据，从而帮助企业做出更明智的决策。
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