大数据分析方法的类型多种多样，每种方法都有其独特的优势和适用场景。以下将介绍其中几种常见的大数据分析方法：

1. 基于统计的分析方法

基于统计的分析方法是大数据分析中最常见的方法之一。它利用统计学原理和方法对数据进行处理和分析，以得出有关数据集中潜在规律、趋势和关系的结论。通过统计分析，可以对数据进行描述、预测和推断，为决策提供支持。这种方法广泛应用于市场研究、金融分析、人口统计学等领域。

2. 机器学习方法

机器学习方法是一种通过数据训练模型，从而使计算机可以自动进行学习、预测和决策的方法。它通过建立数学模型，对大量的历史数据进行学习和训练，从而对未知数据进行预测和分类。机器学习方法在大数据分析中发挥着重要的作用，被广泛应用于推荐系统、欺诈检测、自然语言处理等领域。

3. 文本挖掘方法

文本挖掘方法是一种通过挖掘大量的文本数据，提取其中的有价值信息和知识的方法。它结合了自然语言处理、数据挖掘和机器学习等技术，可以从海量的文本数据中提取出关键词、主题、情感倾向等信息。文本挖掘方法被广泛应用于舆情分析、情感分析、智能客服等领域。

4. 图像识别方法

图像识别方法是一种通过对图像数据进行分析和处理，实现对图像内容进行理解和识别的方法。它利用计算机视觉和图像处理技术，将图像转化为可理解的数据，从而实现图像的分类、检测和识别。图像识别方法在人脸识别、智能监控、无人驾驶等领域有着广泛的应用。

5. 预测建模方法

预测建模方法是一种通过对历史数据进行建模和预测，以预测未来趋势和结果的方法。它利用时间序列分析、回归分析和模型建立等技术，对历史数据进行分析和拟合，从而得出未来的预测结果。预测建模方法在股市预测、销量预测、交通流预测等领域有着广泛的应用。

6. 关联规则挖掘方法

关联规则挖掘方法是一种通过发现数据集中的关联规律和模式，从而对用户行为和市场趋势进行分析的方法。它通过挖掘数据中的频繁项集和关联规则，找出数据中的关联关系，从而发现有价值的信息和知识。关联规则挖掘方法在市场篮子分析、商品推荐等领域有着重要的应用。

以上只是大数据分析方法中的几种常见类型，随着大数据技术的不断发展，还会不断涌现出新的分析方法和技术。选择合适的分析方法需要根据具体的分析目的和数据特点进行综合考虑。