大数据分析方法包括3种体系，分别是数据挖掘、机器学习和深度学习。
1. 数据挖掘：数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的技术。它通过分析数据中的模式、关联和趋势，帮助企业做出决策。数据挖掘的主要方法包括分类、聚类、关联规则、序列模式等。这些方法可以帮助企业发现客户行为、市场趋势、产品性能等方面的规律，从而优化业务流程和提高竞争力。
2. 机器学习：机器学习是一种让计算机系统从数据中学习并改进其性能的技术。它通过训练模型来识别数据中的模式和特征，从而实现对未知数据的预测和分类。机器学习的主要方法包括监督学习、无监督学习和强化学习等。这些方法可以应用于各种领域，如图像识别、自然语言处理、推荐系统等。
3. 深度学习：深度学习是一种模拟人脑神经网络结构的机器学习方法。它通过构建多层神经网络来处理复杂的非线性问题。深度学习的主要方法包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和生成对抗网络（GAN）等。这些方法在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的成果。
这三种大数据分析方法各有特点和优势，可以根据不同的应用场景选择合适的方法进行数据挖掘、机器学习和深度学习。例如，在金融领域，数据挖掘可以帮助金融机构发现客户的信用风险和投资机会；在医疗领域，机器学习可以用于疾病诊断和药物研发；在电商领域，深度学习可以用于个性化推荐和智能客服。
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