大数据查询分析计算方法有很多，以下是一些常见的方法：
1. 数据挖掘：这是一种从大量数据中提取有价值信息的过程。常用的数据挖掘技术包括分类、聚类、关联规则、回归等。这些技术可以帮助我们发现数据中的模式和趋势，从而为决策提供依据。
2. 机器学习：这是一种让计算机通过学习数据来改进性能的技术。常用的机器学习算法包括决策树、神经网络、支持向量机等。这些算法可以用于预测、分类、聚类等任务，帮助我们更好地理解和利用数据。
3. 数据可视化：这是一种将复杂的数据以图形化的方式展示出来的技术。常用的数据可视化工具包括Tableau、Power BI、D3.js等。通过数据可视化，我们可以更直观地理解数据的分布、趋势和关系。
4. 数据流处理：这是一种实时处理和分析数据的技术。常用的数据流处理框架包括Apache Kafka、Apache Flink、Spark Streaming等。这些框架可以帮助我们在数据产生时立即进行分析和处理，从而提高数据处理的效率。
5. 分布式计算：这是一种将计算任务分配到多个节点上并行执行的技术。常用的分布式计算框架包括Hadoop、Spark、Apache NiFi等。通过分布式计算，我们可以充分利用计算资源，提高数据处理的速度和效率。
6. 云计算：这是一种通过网络远程访问和管理计算资源的技术。常用的云计算平台包括AWS、Azure、Google Cloud等。通过云计算，我们可以实现数据的存储、计算和分析，从而降低成本并提高灵活性。
7. 大数据存储：这是一种将大量数据存储在可扩展的存储系统中的技术。常用的大数据存储技术包括HDFS（Hadoop Distributed File System）、HBase、Cassandra等。通过大数据存储，我们可以有效地管理和保护数据，确保数据的可靠性和安全性。
8. 大数据ETL（Extract, Transform, Load）：这是一种将数据从源系统中抽取出来，经过处理后再加载到目标系统中的技术。常用的ETL工具包括Informatica、Talend、Datastage等。通过ETL，我们可以高效地处理和转换数据，以满足不同业务的需求。
9. 大数据实时计算：这是一种在数据产生时立即进行处理和分析的技术。常用的实时计算框架包括Apache Storm、Apache Spark Streaming等。通过实时计算，我们可以实时地获取和处理数据，从而快速响应业务需求。
10. 大数据分析：这是一种对大规模数据集进行深入分析和挖掘的技术。常用的大数据分析工具包括R语言、Python（Pandas、NumPy、SciPy等）、SQL等。通过大数据分析，我们可以发现数据中的隐藏规律和价值，为企业决策提供科学依据。
