农业大数据分析挖掘是现代农业发展的重要手段，它通过收集、整理和分析大量的农业数据，为农业生产提供科学依据，提高农业生产效率和经济效益。以下是一些常见的农业大数据分析挖掘方法：
1. 描述性统计分析：通过对农业数据的初步统计，了解数据的基本特征，如平均值、方差、标准差等。这有助于我们了解农业数据的整体分布情况，为后续的深入分析打下基础。
2. 关联规则挖掘：关联规则挖掘是一种发现数据中项与项之间关系的方法。在农业领域，我们可以利用关联规则挖掘来发现不同作物之间的生长规律、病虫害发生规律等，从而为农业生产提供指导。
3. 聚类分析：聚类分析是一种无监督学习方法，通过对数据进行分组，将相似的数据聚集在一起。在农业领域，聚类分析可以帮助我们发现农作物品种、土壤类型、气候条件等因素对农业生产的影响，为农业生产提供决策支持。
4. 分类分析：分类分析是一种有监督学习方法，通过对已知类别的数据进行训练，建立分类模型，然后对新数据进行分类。在农业领域，分类分析可以帮助我们预测农作物的生长状况、病虫害发生概率等，为农业生产提供预警。
5. 时间序列分析：时间序列分析是一种处理随时间变化的数据的方法。在农业领域，时间序列分析可以帮助我们分析农作物产量、病虫害发生时间等随时间变化的趋势，为农业生产提供长期规划。
6. 主成分分析（PCA）：主成分分析是一种降维技术，它可以将高维数据投影到低维空间，保留原始数据的主要信息。在农业领域，PCA可以帮助我们简化复杂的农业数据集，提取关键信息，为农业生产提供决策支持。
7. 深度学习：深度学习是一种模拟人脑神经网络结构的机器学习方法。在农业领域，深度学习可以用于图像识别、语音识别等任务，帮助农业生产者识别病虫害、监测作物生长状况等。
8. 知识图谱：知识图谱是一种表示实体及其关系的网络结构。在农业领域，知识图谱可以帮助我们构建农作物、土壤、气候等实体之间的关系，为农业生产提供知识支持。
9. 可视化分析：可视化分析是一种将数据以图形的方式展示出来的方法。在农业领域，可视化分析可以帮助我们直观地观察农作物生长状况、病虫害发生情况等，为农业生产提供直观的决策依据。
10. 数据挖掘算法：数据挖掘算法是一种从大量数据中挖掘出有用信息的算法。在农业领域，数据挖掘算法可以帮助我们发现农作物生长规律、病虫害发生规律等，为农业生产提供科学依据。
总之，农业大数据分析挖掘方法多种多样，可以根据具体问题选择合适的方法进行研究。随着大数据技术的发展，未来农业大数据分析挖掘方法将会更加多样化、智能化，为农业生产提供更强大的支持。
