要有效地应用大数据挖掘方法，可以遵循以下几个步骤：

1、明确目标：需要明确数据挖掘的目的是什么，比如预测未来趋势、识别模式或关联、优化运营效率等。这将决定后续选择哪种数据挖掘技术和算法。

2、数据准备：数据挖掘的质量很大程度上取决于数据的质量和处理。这包括数据的收集、清洗、整合和转换，以确保数据的一致性和准确性。

3、选择合适的方法：

分类分析：这是一种常见的数据挖掘方法，通过构建分类模型来对新数据进行分类预测。例如，在金融领域用于信用卡欺诈识别，在医疗领域用于疾病诊断，在电商领域用于商品推荐等。

聚类分析：这种方法将数据集划分为若干个相似的组或簇，使得同一簇内的数据尽可能相似，不同簇的数据尽可能不同。它常用于市场细分、客户分群、异常检测等方面。

关联规则学习：用于发现数据项之间的关联性，如购物篮分析中发现顾客购买模式。

预测建模：使用历史数据来预测未来的趋势或结果，如股票价格预测、销量预测等。

异常检测：识别数据中的异常值或偏差，如信用卡异常交易监测。

4、模型训练与评估：使用选定的算法对数据集进行训练，建立模型，并通过交叉验证等方法评估模型的性能。

5、部署与监控：将训练好的模型部署到生产环境中，并持续监控其性能，确保模型的稳定性和准确性。

6、反馈与优化：根据模型在实际应用中的表现，收集反馈信息，不断调整和优化模型以提高其效果。

综上所述，在应用大数据挖掘方法时，需要考虑数据的安全性和隐私保护，确保遵守相关法律法规。同时，随着技术的发展，新的数据挖掘方法和工具也在不断出现，因此需要保持学习和更新，以适应不断变化的技术和市场需求。