教育大数据分析方法主要包括以下三类：
1. 描述性分析方法：这类方法主要用于对数据进行描述和总结，以揭示数据的基本特征和规律。例如，我们可以使用描述性统计分析来了解学生的考试成绩、教师的教学效果等。描述性分析可以帮助我们了解数据的基本情况，为后续的探索性分析和预测性分析提供基础。
2. 探索性分析方法：这类方法主要用于发现数据中可能存在的模式、关联或异常值。例如，我们可以使用相关性分析来研究学生的成绩与他们的学习习惯之间的关系；使用回归分析来预测学生的未来学习成绩。探索性分析可以帮助我们发现数据中的隐藏信息，为决策提供依据。
3. 预测性分析方法：这类方法主要用于根据历史数据预测未来的趋势或结果。例如，我们可以使用时间序列分析来预测学生的成绩变化趋势；使用分类预测模型来预测学生是否能够达到毕业要求。预测性分析可以帮助我们做出更准确的决策，提高教育管理的效率。
在实际应用中，这三类方法往往需要相互结合，共同完成教育大数据分析的任务。例如，我们可以首先使用描述性分析来了解数据的基本情况，然后使用探索性分析来发现数据中的模式和关联，最后使用预测性分析来做出决策。通过这三类方法的综合运用，我们可以更全面地了解教育数据的特点，为教育决策提供有力的支持。
