大数据分析是指使用各种技术和方法，对大规模数据进行处理、存储、分析、挖掘和可视化的过程，以发现数据中的价值和洞察。以下是一些常用的大数据分析方法：

　　1.数据预处理

　　数据预处理是指对数据进行清理、转换、集成、规范化等操作，以便进行后续的数据分析。数据预处理包括缺失值处理、异常值处理、数据归一化等操作。

　　2.数据挖掘

　　数据挖掘是指使用统计学、机器学习等方法，从大量数据中发现规律、关联、趋势和模式的过程。常用的数据挖掘方法包括分类、聚类、关联规则挖掘等。

　　3.机器学习

　　机器学习是指利用计算机算法和统计学习方法，使计算机系统具有从数据中自动学习的能力，从而提高决策准确性和预测能力。常用的机器学习算法包括支持向量机、决策树、神经网络等。

　　4.数据可视化

　　数据可视化是指使用图形、图表、地图等方式将数据进行可视化呈现，以便更好地理解数据的含义和关系。常用的数据可视化工具包括Tableau、Power BI等。

　　5.自然语言处理

　　自然语言处理是指使用计算机算法和语言学知识，对文本数据进行自动化处理的过程。常用的自然语言处理技术包括文本分类、情感分析、关键词提取等。

　　6.实时数据处理

　　实时数据处理是指对数据进行实时处理和分析，以便更快地响应业务需求。常用的实时数据处理技术包括流式处理、复杂事件处理等。

　　以上是一些常用的大数据分析方法，实际应用中需要根据具体场景选择合适的方法。