大数据分析方法包括3种体系，即描述性分析、探索性和预测性分析。
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，以便更好地理解数据的特点和规律。描述性分析主要包括数据的收集、清洗、转换和归一化等步骤。通过描述性分析，我们可以得到数据的基本特征，如均值、中位数、众数、方差、标准差等统计量，以及数据的分布情况、异常值等。
2. 探索性分析：探索性分析是在描述性分析的基础上，进一步挖掘数据的内在关系和规律。探索性分析主要包括数据的可视化、相关性分析、回归分析、聚类分析、主成分分析等方法。通过探索性分析，我们可以发现数据中的模式、趋势和关联性，从而为后续的预测性分析和决策提供依据。
3. 预测性分析：预测性分析是在探索性分析的基础上，利用历史数据和模型对未来的数据进行预测。预测性分析主要包括时间序列分析、机器学习算法（如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等）、神经网络等方法。通过预测性分析，我们可以对未知的数据进行预测，从而为决策提供参考。
总之，大数据分析方法包括3种体系，即描述性分析、探索性和预测性分析。这三种方法相互补充，共同构成了大数据分析的完整流程。在实际应用中，我们需要根据具体的问题和需求，选择合适的大数据分析方法，以实现对数据的深入理解和有效应用。
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