选择合适的大数据分析方法需要考虑以下几个因素：

1.数据类型：不同的数据类型适合不同的分析方法。如果是结构化数据，可以使用统计方法或机器学习方法进行分析；如果是非结构化数据，如文本或图像，可以考虑使用文本挖掘或图像处理方法。

2.分析目的：根据分析的目的选择相应的方法。如果是为了理解数据的特征和趋势，可以使用统计方法；如果是为了预测未来的趋势或结果，可以考虑使用预测建模方法。

3.数据量和质量：大数据分析需要处理海量数据，并且要保证数据的质量。在选择方法时，要考虑计算资源和算法效率，以及如何处理数据的缺失值、异常值等问题。

4.预算和技术能力：不同的分析方法需要不同的工具和技术支持，需要考虑预算和技术团队的能力，选择适合的方法进行分析。