大數(shù)據(jù)分析主要分為三種：

1. 描述性分析（Descriptive Analysis）：這種類型的分析旨在從數(shù)據(jù)中提取信息，以便更好地了解數(shù)據(jù)集中的模式、趨勢和關(guān)系。描述性分析通常涉及計算統(tǒng)計數(shù)據(jù)，如平均值、中位數(shù)、眾數(shù)等，以及進行基本的數(shù)據(jù)可視化，如柱狀圖、折線圖等。

2. 預(yù)測性分析（Predictive Analysis）：這種類型的分析旨在基于歷史數(shù)據(jù)來預(yù)測未來的趨勢或結(jié)果。預(yù)測性分析通常涉及使用統(tǒng)計模型、機器學(xué)習(xí)算法或其他高級技術(shù)來識別數(shù)據(jù)中的模式，并據(jù)此做出預(yù)測。例如，通過分析過去的銷售數(shù)據(jù)，可以預(yù)測未來的銷售趨勢。

3. 規(guī)范性分析（Prescriptive Analysis）：這種類型的分析旨在根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)目標(biāo)來制定策略或建議。規(guī)范性分析通常涉及使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和業(yè)務(wù)智能工具來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)、趨勢和異常，并根據(jù)這些發(fā)現(xiàn)來制定具體的業(yè)務(wù)決策。例如，通過分析客戶購買行為數(shù)據(jù)，可以制定個性化的營銷策略。