大数据分析方法主要包括以下两种：
1. 描述性分析：描述性分析是对数据进行基本的描述和总结，包括数据的收集、整理、分析和解释。描述性分析的目的是揭示数据的基本特征和规律，为后续的预测和决策提供基础。描述性分析的方法包括数据清洗、数据转换、数据聚合、数据可视化等。
2. 预测性分析：预测性分析是根据历史数据和现有信息，对未来的数据进行预测和估计。预测性分析的目的是帮助决策者在面临不确定性时，做出更加明智的决策。预测性分析的方法包括时间序列分析、回归分析、聚类分析、分类分析、机器学习等。
除了上述两种主要的大数据分析方法，还有一些其他的方法和技术，如数据挖掘、数据仓库、数据挖掘与数据仓库的集成、数据挖掘与数据仓库的集成等。这些方法和技术可以用于处理更复杂的数据问题，提高数据分析的效率和准确性。
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