大数据分析方法主要包括两大类：描述性分析和探索性分析。
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、存储和预处理等步骤。描述性分析的目的是通过对数据进行统计分析，得出数据的基本特征和趋势，为后续的探索性分析提供基础。描述性分析的方法包括：
- 数据清洗：去除数据中的异常值、重复值、缺失值等，保证数据的准确性和完整性。
- 数据转换：将原始数据转换为适合分析的格式，如将文本数据转换为数值型数据，将时间序列数据转换为日期型数据等。
- 数据聚合：对数据进行分组、计数、求和等操作，以便于观察数据的分布和特征。
- 数据可视化：通过图表、图形等形式直观地展示数据的特征和趋势，帮助用户更好地理解和分析数据。
2. 探索性分析：探索性分析是在描述性分析的基础上，进一步挖掘数据中的潜在规律和关系，为决策提供依据。探索性分析的方法包括：
- 关联规则挖掘：发现数据中频繁出现的模式和关系，如购物篮分析、客户行为分析等。
- 分类与聚类：将数据分为不同的类别或簇，以便于识别数据中的异类和相似性。常见的分类算法有朴素贝叶斯、支持向量机、K-近邻等；聚类算法有层次聚类、K-均值、DBSCAN等。
- 预测建模：基于历史数据建立模型，对未来的数据进行预测和推断。常用的预测模型有线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等。
- 关联规则挖掘：发现数据中频繁出现的模式和关系，如购物篮分析、客户行为分析等。
- 分类与聚类：将数据分为不同的类别或簇，以便于识别数据中的异类和相似性。常见的分类算法有朴素贝叶斯、支持向量机、K-近邻等；聚类算法有层次聚类、K-均值、DBSCAN等。
- 预测建模：基于历史数据建立模型，对未来的数据进行预测和推断。常用的预测模型有线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、神经网络等。
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