大数据分析常用的基本方法包括

大数据分析是利用先进的计算和分析技术，从大量、多样、快速变化的数据中提取有价值的信息，以支持决策制定。以下是大数据分析常用的基本方法：

1. 数据收集与预处理：这是大数据分析的第一步，包括数据的收集、清洗、转换和归约等。数据收集可以通过API、爬虫等方式获取；数据清洗主要是去除重复、错误和无关的数据；数据转换是将原始数据转换为适合分析的格式；数据归约是将高维数据降维到低维，以便更好地分析和理解。

2. 描述性统计分析：通过计算统计量（如均值、中位数、众数、方差、标准差等）来描述数据集的基本特征。这些统计量可以帮助我们了解数据的分布情况，为后续的分析提供基础。

3. 探索性数据分析（EDA）：通过可视化工具（如散点图、直方图、箱线图等）对数据进行初步观察，发现数据中的异常值、趋势和关系。这有助于我们发现可能的问题和潜在的洞察。

4. 假设检验：根据研究问题，选择合适的统计方法（如t检验、卡方检验、ANOVA等）来检验假设是否成立。这有助于我们验证数据中是否存在显著的趋势或关系。

5. 关联规则学习：通过挖掘数据中的频繁项集和关联规则，发现数据中的模式和关系。这有助于我们发现数据中的规律和潜在的商业价值。

6. 聚类分析：将相似的数据对象划分为不同的簇，以揭示数据内部的结构。这有助于我们发现数据中的隐藏模式和潜在的分类。

7. 分类与回归分析：通过训练模型（如决策树、随机森林、支持向量机等）对数据进行分类或回归预测，以实现对未知数据的预测和分类。这有助于我们预测未来的趋势和结果。

8. 深度学习与机器学习：利用神经网络等深度学习算法对大规模数据集进行学习和预测，以实现更复杂的任务和更高的准确率。这有助于我们发现数据中的深层次结构和潜在规律。

9. 时间序列分析：通过对历史数据的时间序列进行分析，预测未来的发展趋势和结果。这有助于我们应对动态变化的环境，做出及时的决策。

10. 可视化与交互式分析：通过将分析结果以图表、地图等形式展示，使用户能够直观地理解和解释数据。这有助于我们发现数据中的规律和潜在的商业价值。

总之，大数据分析是一个多步骤、多层次的过程，需要综合运用多种方法和技术，才能从海量数据中提取出有价值的信息，为决策提供支持。