大数据分析方法可分为基础方法、核心技术和应用领域三个层面，具体如下：
一、基础方法
数据挖掘算法 包括分类（如决策树、支持向量机）、聚类（如K-means）、关联规则挖掘（如Apriori算法）等，用于从海量数据中提取隐藏模式和关联。
统计分析方法
涵盖描述性统计（均值、中位数、标准差）、概率论、回归分析、时间序列分析等，用于理解数据分布和趋势。
二、核心技术
大数据处理技术
- Hadoop生态： 包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）、MapReduce、Spark等，用于处理大规模数据存储和计算。 - 数据库技术
数据可视化工具 - 商业智能平台：
如FineBI、Tableau，支持多维数据分析与交互式仪表板制作。
- 编程实现：使用Python（Pandas、Matplotlib）、R语言等工具进行定制化可视化。
三、应用领域
商业智能与决策支持 - 漏斗分析：
监控用户行为路径，优化转化率（电商、营销场景）。
- 留存分析：评估用户活跃度，预测流失风险。
预测与趋势分析 - 时间序列分析：
预测销售趋势、库存管理等。
- 机器学习模型：如随机森林、神经网络，用于复杂数据预测。
特殊领域应用 - 社交网络分析：
挖掘用户关系网络，发现社区结构。
- 自然语言处理：实现文本挖掘、情感分析等。
四、关键技能要求
编程能力：Python/R是主流选择，需掌握数据处理库（如Pandas、Scikit-learn）。
统计学基础：理解概率分布、假设检验等概念。
工具掌握：熟悉Hadoop、Spark等框架，或商业智能工具（如FineBI）。
通过综合运用以上方法与技术，可有效挖掘数据价值，支持业务决策与创新。