大数据分析方法包括3种体系，分别是数据仓库、数据挖掘和数据可视化。
1. 数据仓库：数据仓库是一种用于存储和管理大量结构化数据的系统。它通过将来自不同来源的数据整合到一个统一的平台上，帮助企业分析和理解业务运营情况。数据仓库通常包含一个中央数据库，用于存储历史数据、实时数据和预测数据。通过数据仓库，企业可以对数据进行聚合、清洗和转换，以便进行数据分析和决策支持。
2. 数据挖掘：数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术。它通过分析数据中的关联、趋势和异常来发现潜在的规律和价值。数据挖掘方法包括分类、聚类、回归、关联规则等。这些方法可以帮助企业发现客户需求、市场趋势、产品性能等方面的信息，从而优化业务流程和提高竞争力。
3. 数据可视化：数据可视化是将数据以图形化的方式呈现给非专业用户的一种技术。它通过将复杂的数据转换为易于理解和交流的图表、地图和仪表板等形式，帮助人们更好地分析和解释数据。数据可视化方法包括柱状图、折线图、饼图、散点图等。通过数据可视化，用户可以直观地观察和比较不同数据之间的关系，从而做出更明智的决策。
总之，大数据分析方法包括3种体系，分别是数据仓库、数据挖掘和数据可视化。这些方法相互补充，共同为企业提供了强大的数据分析和决策支持能力。
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