在大数据时代，数据分析的方法变得更加多样和复杂。以下是一些常见的数据分析方法：

1、描述统计分析：通过计算和总结数据的基本统计量，如均值、中位数、标准差等，来描述数据的特征和趋势。

2、推断统计分析：基于样本数据推断总体特征的方法，包括假设检验、置信区间估计和回归分析等。

3、数据挖掘：利用机器学习和统计技术，从大量的数据中发现模式、关联和规律，包括聚类、分类、关联规则挖掘等方法。

4、机器学习：利用算法和模型，让计算机通过数据自动学习和改进性能，包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法。

5、时间序列分析：针对按时间顺序排列的数据，分析其趋势、周期性和季节性等特征，包括移动平均、指数平滑和ARIMA模型等方法。

6、文本分析：对文本数据进行分析和挖掘，包括文本分类、情感分析和实体识别等方法。

7、网络分析：研究网络结构和节点之间的关系，分析网络的拓扑特征、社区结构和信息传播等现象，包括社交网络分析和图论等方法。

8、深度学习：利用多层神经网络模型，进行复杂的模式识别和预测，包括卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等方法。

9、决策树和随机森林：基于树状结构的分类和回归方法，能够处理多维特征和非线性关系。

10、优化和模拟：通过数学优化方法和模拟技术，寻找最优解或模拟实验，优化决策和策略。

在实际应用中，通常会结合多种方法来进行数据分析，根据具体的问题和数据特点选择合适的方法。此外，随着技术的不断发展和创新，还会有新的数据分析方法不断涌现，以满足不断增长的数据需求和挑战。