大数据分析常用的基本方法有

大数据分析是一种处理和分析大量数据以发现模式、趋势和关联性的方法。以下是一些常用的大数据分析基本方法：

1. 描述性统计分析：这是对数据进行初步分析，包括计算平均值、中位数、众数、方差、标准差等统计量，以及绘制直方图、箱线图等图表来展示数据的分布情况。

2. 探索性数据分析（EDA）：这是在数据预处理阶段进行的，目的是识别数据中的异常值、缺失值和离群点，并进行必要的数据清洗和转换。

3. 数据挖掘：这是从大量数据中发现隐藏的模式、关联性和规律的过程。常用的数据挖掘技术包括分类、聚类、回归、关联规则挖掘、序列模式挖掘等。

4. 机器学习：这是一种让计算机自动学习数据特征和模式的方法。常用的机器学习算法包括决策树、随机森林、支持向量机、神经网络等。

5. 深度学习：这是一种模拟人脑神经网络结构的机器学习方法，可以处理复杂的非线性关系。常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。

6. 文本挖掘：这是从非结构化文本数据中提取有用信息的过程。常用的文本挖掘技术包括词频统计、主题模型、情感分析、命名实体识别等。

7. 可视化分析：这是一种将数据转化为图形或图像以便更直观地理解和解释数据的方法。常用的可视化技术包括散点图、柱状图、折线图、饼图、热力图等。

8. 时间序列分析：这是研究时间序列数据（如股票价格、天气变化等）的预测和建模方法。常用的时间序列分析技术包括自回归模型、移动平均模型、指数平滑模型、季节性分解模型等。

9. 地理信息系统（GIS）：这是一种用于分析和处理地理空间数据的技术和工具。GIS可以帮助我们理解数据的空间分布和相互关系，以及进行空间查询和空间分析。

10. 云计算和大数据平台：这些平台提供了强大的数据处理和分析能力，包括分布式计算、存储、管理等功能。常见的大数据平台有Hadoop、Spark、Apache Hadoop等。

总之，大数据分析的基本方法涵盖了从数据预处理到模型训练、从可视化到预测等多个方面，通过这些方法我们可以从海量数据中提取有价值的信息，为决策提供支持。