在大數據時代，數據分析的方法變得更加多樣和復雜。以下是一些常見的數據分析方法：

1、描述統計分析：通過計算和總結數據的基本統計量，如均值、中位數、標準差等，來描述數據的特征和趨勢。

2、推斷統計分析：基于樣本數據推斷總體特征的方法，包括假設檢驗、置信區間估計和回歸分析等。

3、數據挖掘：利用機器學習和統計技術，從大量的數據中發現模式、關聯和規律，包括聚類、分類、關聯規則挖掘等方法。

4、機器學習：利用算法和模型，讓計算機通過數據自動學習和改進性能，包括監督學習、無監督學習和強化學習等方法。

5、時間序列分析：針對按時間順序排列的數據，分析其趨勢、周期性和季節性等特征，包括移動平均、指數平滑和ARIMA模型等方法。

6、文本分析：對文本數據進行分析和挖掘，包括文本分類、情感分析和實體識別等方法。

7、網絡分析：研究網絡結構和節點之間的關系，分析網絡的拓撲特征、社區結構和信息傳播等現象，包括社交網絡分析和圖論等方法。

8、深度學習：利用多層神經網絡模型，進行復雜的模式識別和預測，包括卷積神經網絡(CNN)和循環神經網絡(RNN)等方法。

9、決策樹和隨機森林：基于樹狀結構的分類和回歸方法，能夠處理多維特征和非線性關系。

10、優化和模擬：通過數學優化方法和模擬技術，尋找最優解或模擬實驗，優化決策和策略。

在實際應用中，通常會結合多種方法來進行數據分析，根據具體的問題和數據特點選擇合適的方法。此外，隨著技術的不斷發展和創新，還會有新的數據分析方法不斷涌現，以滿足不斷增長的數據需求和挑戰。