大数据分析常用的统计方法有

大数据分析中常用的统计方法有很多，以下是一些常见的统计方法：

1. 描述性统计分析：这是对数据进行初步分析的方法，包括计算平均值、中位数、众数、方差、标准差等统计量。这些统计量可以帮助我们了解数据的分布情况和波动范围。

2. 假设检验：这是用于判断两个或多个样本之间是否存在显著差异的方法。常见的假设检验方法有t检验、方差分析（ANOVA）、卡方检验等。这些方法可以帮助我们确定数据之间的差异是否具有统计学意义。

3. 回归分析：这是用于研究变量之间关系的统计方法。回归分析可以分为线性回归、逻辑回归、多项式回归等。通过回归分析，我们可以预测一个或多个自变量对因变量的影响。

4. 聚类分析：这是用于将相似或相似的数据分组的统计方法。聚类分析可以分为层次聚类和K-means聚类等。通过聚类分析，我们可以发现数据中的模式和结构。

5. 主成分分析（PCA）：这是用于降维的统计方法，可以将高维数据转换为低维数据。PCA可以保留数据的主要信息，同时消除噪声和冗余。

6. 因子分析：这是用于识别变量之间关系的统计方法。因子分析可以分为主因子分析和多因子分析等。通过因子分析，我们可以发现数据中的共同因子和潜在结构。

7. 时间序列分析：这是用于分析时间序列数据的统计方法。时间序列分析可以分为自相关分析、滑动平均分析、季节性分解等。通过时间序列分析，我们可以预测未来的趋势和异常值。

8. 关联规则学习：这是用于发现数据中项集之间的有趣关系的方法。关联规则学习可以分为频繁项集挖掘、置信度提升挖掘等。通过关联规则学习，我们可以发现数据中的购买模式和推荐系统。

9. 深度学习：这是一种基于神经网络的机器学习方法，可以处理大规模和高维度的数据。深度学习在图像识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。

10. 文本挖掘：这是一种从文本数据中提取有用信息的统计方法。文本挖掘可以分为词频统计、主题模型、情感分析等。通过文本挖掘，我们可以发现文本中的关键词和主题，以及用户的情感倾向。

总之，大数据分析中常用的统计方法有很多，每种方法都有其独特的应用场景和优势。在实际的数据分析项目中，我们需要根据具体的问题和数据类型选择合适的统计方法，并结合其他机器学习技术来构建智能模型。