大数据分析方法确实可以分为三类，即描述性分析、预测性分析和规范性分析。
1. 描述性分析：描述性分析是对数据进行整理和描述，以便更好地理解数据。这种分析方法通常包括数据清洗、数据转换、数据聚合等操作。描述性分析的目的是揭示数据中的趋势、模式和关联性，以便为后续的预测性和规范性分析提供基础。
2. 预测性分析：预测性分析是在描述性分析的基础上，利用统计模型和方法对数据进行预测。这种分析方法通常包括回归分析、时间序列分析、机器学习等技术。预测性分析的目的是根据历史数据和现有信息，对未来的数据进行预测，以便为决策提供依据。
3. 规范性分析：规范性分析是在预测性分析的基础上，利用规则和约束条件对数据进行处理和优化。这种分析方法通常包括数据挖掘、数据挖掘算法等技术。规范性分析的目的是在满足特定需求的前提下，对数据进行筛选、分类和整合，以便为决策提供更有价值的信息。
总之，大数据分析方法可以分为描述性分析、预测性分析和规范性分析三类。这三类方法相互补充，共同构成了大数据分析的整体框架。在实际的数据分析过程中，可以根据具体的需求和目标，选择合适的分析方法进行应用。
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