大数据分析的三分常用方法主要包括以下三种类型：
1. 描述性分析（Descriptive Analysis）：描述性分析是大数据分析的基础，它通过对数据进行整理、分类和汇总，揭示数据的基本特征和规律。描述性分析可以帮助我们了解数据的分布、趋势和关系，为后续的探索性分析和预测性分析提供基础。描述性分析的方法包括数据清洗、数据转换、数据聚合等。
2. 探索性分析（Exploratory Analysis）：探索性分析是在描述性分析的基础上，通过可视化、统计测试和模型建立等手段，对数据进行深入挖掘和探索。探索性分析可以帮助我们发现数据中的异常值、关联性和模式，为后续的预测性分析和决策提供依据。探索性分析的方法包括可视化技术（如散点图、直方图、箱线图等）、统计分析（如相关性分析、回归分析等）和机器学习算法（如聚类分析、主成分分析等）。
3. 预测性分析（Predictive Analysis）：预测性分析是在探索性分析的基础上，通过建立预测模型和优化算法，对未来的数据进行预测和估计。预测性分析可以帮助我们根据历史数据和现有信息，对未来的趋势和结果进行预测，为决策提供参考。预测性分析的方法包括时间序列分析（如ARIMA模型、季节性分解等）、回归分析（如线性回归、逻辑回归等）、机器学习算法（如神经网络、支持向量机等）等。
总之，大数据分析的三分常用方法是描述性分析、探索性分析和预测性分析。这三种方法相互补充，共同构成了大数据分析的完整流程。在实际工作中，我们需要根据具体问题和需求，选择合适的方法进行数据分析，以获取有价值的信息和结论。
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