大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析方法有很多，以下是一些常見(jiàn)的方法：

1. 描述性分析：通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析和數(shù)據(jù)可視化，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述，了解數(shù)據(jù)的基本情況。

2. 探索性分析：通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘、聚類(lèi)分析和關(guān)聯(lián)規(guī)則等方法，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式和關(guān)系。

3. 預(yù)測(cè)性分析：通過(guò)時(shí)間序列分析、回歸分析和機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，對(duì)未來(lái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

4. 規(guī)范性分析：通過(guò)數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)整合等方法，提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和一致性。

5. 可視化分析：通過(guò)數(shù)據(jù)可視化工具，將復(fù)雜的數(shù)據(jù)以圖形化的方式展示出來(lái)，幫助用戶(hù)更好地理解和分析數(shù)據(jù)。

6. 數(shù)據(jù)挖掘：通過(guò)算法和技術(shù)，從大量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息和知識(shí)。

7. 文本挖掘：通過(guò)對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取出有用的信息和知識(shí)。

8. 網(wǎng)絡(luò)分析：通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，了解網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、功能和行為。

9. 社交網(wǎng)絡(luò)分析：通過(guò)對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，了解社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、動(dòng)態(tài)和演化過(guò)程。

10. 推薦系統(tǒng)：通過(guò)對(duì)用戶(hù)行為和偏好的分析，為用戶(hù)提供個(gè)性化的推薦服務(wù)。

以上是一些常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析方法，具體的選擇和應(yīng)用需要根據(jù)實(shí)際的數(shù)據(jù)類(lèi)型和業(yè)務(wù)需求來(lái)決定。