大數(shù)據(jù)分析方法及工具有很多，以下是一些常見的方法：

1. 描述性分析：通過收集和整理數(shù)據(jù)，對數(shù)據(jù)進行描述，包括數(shù)據(jù)的分布、趨勢、異常值等。

2. 探索性分析：通過可視化手段，如柱狀圖、折線圖、散點圖等，對數(shù)據(jù)進行初步分析和理解。

3. 預(yù)測性分析：通過建立數(shù)學模型，對未來的數(shù)據(jù)進行預(yù)測，如時間序列預(yù)測、回歸分析等。

4. 規(guī)范性分析：通過制定規(guī)則和標準，對數(shù)據(jù)進行規(guī)范化處理，如數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等。

5. 關(guān)聯(lián)性分析：通過計算數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性，找出數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，如相關(guān)系數(shù)、皮爾遜相關(guān)系數(shù)等。

6. 聚類分析：將相似的數(shù)據(jù)分為一類，如K-means聚類、層次聚類等。

7. 分類分析：根據(jù)一定的規(guī)則或標準，將數(shù)據(jù)分為不同的類別，如決策樹、支持向量機等。

8. 主成分分析（PCA）：通過降維技術(shù)，將高維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維數(shù)據(jù)，以便于分析和解釋。

9. 因子分析：通過提取數(shù)據(jù)中的共同因素，揭示數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)和規(guī)律。

10. 關(guān)聯(lián)規(guī)則學習：通過挖掘數(shù)據(jù)中的潛在關(guān)聯(lián)規(guī)則，發(fā)現(xiàn)不同變量之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

11. 深度學習：利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等算法，對大量數(shù)據(jù)進行學習和建模，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

12. 自然語言處理（NLP）：通過對文本數(shù)據(jù)進行分析和處理，提取有價值的信息，如情感分析、主題建模等。

13. 機器學習：通過構(gòu)建模型和算法，對數(shù)據(jù)進行預(yù)測和分類，如支持向量機、隨機森林等。

14. 數(shù)據(jù)可視化：通過圖表、地圖等可視化手段，直觀地展示數(shù)據(jù)和分析結(jié)果。

這些方法可以單獨使用，也可以組合使用，以滿足不同的數(shù)據(jù)分析需求。在實際應(yīng)用中，選擇合適的方法取決于具體的問題和數(shù)據(jù)類型。