delta大數(shù)據(jù)分析是一種基于時間序列數(shù)據(jù)的分析方法，主要用于處理和分析具有時間維度的數(shù)據(jù)。以下是一些常用的delta大數(shù)據(jù)分析方法：

1. 時間序列分解：將時間序列數(shù)據(jù)分解為趨勢、季節(jié)性、循環(huán)等成分，以便更好地理解和預測數(shù)據(jù)的變化。

2. 時間序列預測：使用歷史數(shù)據(jù)來預測未來的時間序列數(shù)據(jù)。常用的預測方法有移動平均法、指數(shù)平滑法、自回歸滑動平均模型（ARIMA）等。

3. 時間序列異常檢測：識別時間序列數(shù)據(jù)中的異常值或離群點，以便及時發(fā)現(xiàn)潛在的問題或異常情況。常用的異常檢測方法有Isolation Forest、Local Outlier Factor（LOF）等。

4. 時間序列聚類：根據(jù)時間序列數(shù)據(jù)的特征，將數(shù)據(jù)分為不同的類別或組別。常用的聚類方法有K-means、層次聚類等。

5. 時間序列關聯(lián)分析：研究時間序列數(shù)據(jù)之間的相關性，以便發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關聯(lián)模式。常用的關聯(lián)分析方法有皮爾遜相關系數(shù)、斯皮爾曼等級相關系數(shù)等。

6. 時間序列方差分析：比較不同時間序列數(shù)據(jù)的方差，以評估它們的穩(wěn)定性和可靠性。常用的方差分析方法有ANOVA、方差齊性檢驗等。

7. 時間序列主成分分析（PCA）：通過降維技術，將高維的時間序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為低維的子空間，以便更好地分析和可視化數(shù)據(jù)。常用的PCA方法有主軸法、最大方差法等。

8. 時間序列深度學習：利用深度學習算法，如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）等，對時間序列數(shù)據(jù)進行特征提取和模式識別。

在進行delta大數(shù)據(jù)分析時，需要根據(jù)具體的問題和數(shù)據(jù)特點選擇合適的方法和工具，并注意數(shù)據(jù)的預處理和清洗工作，以確保分析結(jié)果的準確性和可靠性。