大数据分析挖掘是一种从海量数据中提取有价值信息和知识的过程。以下是一些应用大数据分析挖掘的方法：

1、数据收集：首先需要收集大量的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这些数据可能来自不同的来源，如社交媒体、企业数据库、传感器等。

2、数据清洗和预处理：在收集到数据后，需要进行数据清洗和预处理，包括去除重复数据、缺失值处理、异常值处理等，以确保数据的准确性和完整性。

3、特征提取：根据数据分析的目标和需求，从数据中提取有用的特征。这些特征可能包括时间序列数据、文本数据、图像数据等。

4、模型选择和训练：根据提取的特征和数据分析的目标，选择合适的模型进行训练。模型可能包括分类模型、聚类模型、回归模型等。

5、模型评估和优化：在模型训练完成后，需要对模型进行评估和优化，以确保模型的准确性和稳定性。

6、知识发现和应用：通过大数据分析挖掘，可以发现一些有价值的知识和信息，这些知识和信息可以应用于不同的领域，如商业决策、医疗保健、智能交通等。

在应用大数据分析挖掘时，需要注意以下几点：

1、数据质量：确保数据的准确性和完整性，避免出现误导性的结果。

2、隐私保护：在处理敏感数据时，需要保护用户的隐私，遵守相关法律法规。

3、可解释性：模型的结果需要具有可解释性，以便用户能够理解模型的输出。

4、实时性：对于一些实时性要求较高的场景，需要选择合适的算法和工具，以确保分析的实时性。

5、安全性：在处理大数据时，需要注意数据的安全性和保密性，避免数据泄露和攻击。