大数据分析的方法可以分为以下几类：

1.基于统计的方法：利用统计学理论和方法对大数据进行分析，包括描述统计、推断统计、回归分析等。这些方法可以帮助我们理解数据的特征和趋势，提取变量间的关系和重要性。

2.机器学习方法：机器学习是一种从数据中学习模型的方法，可以用来预测或分类数据。它包括监督学习、无监督学习和强化学习等不同类型的算法，如决策树、支持向量机、神经网络等。通过机器学习方法，我们可以从大数据中挖掘出隐藏的模式和知识。

3.文本挖掘方法：文本挖掘是从大量的文本数据中发现结构化信息和知识的过程。它可以帮助我们分析文本的情感、主题、关键词等，可以应用于舆情分析、情感分析、信息提取等领域。

4.时间序列分析方法：时间序列分析是一种用来分析时间序列数据的方法，它可以帮助我们了解时间的变化规律和趋势。时间序列分析方法包括自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）等，可以用来预测未来的数值。

5.图像处理方法：图像处理是一种将数字图像进行增强、压缩、分割等操作的方法。它可以帮助我们从大量的图像数据中提取特征和关键信息，用于图像识别、目标检测等应用。