大数据分析的三分常用方法包括描述性分析、预测性分析和规范性分析。
描述性分析是大数据分析的基础，通过对数据的收集、整理和描述，揭示数据的基本特征和规律。描述性分析主要包括以下几个方面：
1. 数据清洗：对原始数据进行预处理，去除噪声和异常值，提高数据质量。
2. 数据转换：将原始数据转换为适合分析的格式，如将文本数据转换为数值型数据。
3. 数据聚合：对数据进行汇总和计算，得到总体特征和趋势。
4. 数据可视化：通过图表等形式直观展示数据，帮助用户理解数据特征和规律。
预测性分析是在描述性分析的基础上，利用历史数据和模型对未来进行预测。预测性分析主要包括以下几个方面：
1. 时间序列分析：研究数据随时间的变化规律，预测未来发展趋势。
2. 回归分析：建立变量之间的数学关系，预测因变量的变化。
3. 聚类分析：根据数据特征将样本划分为不同的类别，发现数据的内在结构。
4. 分类分析：根据特征将数据分为不同的类别，实现对数据的分类管理。
规范性分析是对数据进行规范化处理，使其满足特定需求。规范性分析主要包括以下几个方面：
1. 数据标准化：将不同量纲的数据转化为同一量纲，消除量纲影响。
2. 数据归一化：将数据映射到[0,1]区间，便于比较和计算。
3. 数据离散化：将连续数据离散化为整数或区间，方便后续处理。
4. 数据编码：将非数值型数据转换为数值型数据，便于模型训练和评估。
总之，大数据分析的三分常用方法是描述性分析、预测性分析和规范性分析。这些方法相互补充，共同构成了大数据分析的完整体系。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的方法进行分析，以获取有价值的信息和知识。
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