教育大数据的应用方法主要包括以下几个方面：
1. 数据收集与整合：首先，需要通过各种渠道收集教育相关的数据，如学生的成绩、出勤记录、教师的教学评价等。然后，对这些数据进行整合，形成一个统一的数据平台，以便后续的分析和挖掘。
2. 数据分析与挖掘：在数据整合完成后，可以利用各种数据分析和挖掘技术，如统计分析、机器学习、深度学习等，对数据进行深入的分析，找出其中的模式、趋势和关联性。例如，可以通过对学生成绩的分析，发现学生的学习难点和弱点；通过教师教学评价的分析，了解教师的教学效果和教学方法。
3. 数据可视化：将分析结果以图表、地图等形式展示出来，使非专业人士也能理解和接受。例如，可以将学生的学习成绩分布图、教师的教学效果排名图等，直观地展示给学生和家长。
4. 数据驱动决策：根据数据分析的结果，为学校、教师和学生提供有针对性的建议和决策支持。例如，可以根据学生的学习成绩和学习习惯，为学生推荐适合的学习资源和学习方法；可以根据教师的教学效果和教学方法，为教师提供改进的建议和培训机会。
5. 数据安全与隐私保护：在应用教育大数据的过程中，需要注意数据的安全和隐私保护。例如，可以采用加密技术保护数据的传输和存储，防止数据泄露；可以设置权限管理，确保只有授权的人员才能访问和使用数据。
6. 持续优化与更新：教育大数据的应用是一个持续的过程，需要不断地收集新的数据、更新已有的数据，并对数据分析和挖掘的方法进行优化和改进。例如，可以定期收集新的学生成绩数据，对学生的学习成绩进行分析，以发现新的学习难点和弱点；可以定期收集教师的教学评价数据，对教师的教学效果进行分析，以了解教师的教学改进方向。
总之，教育大数据的应用方法包括数据收集与整合、数据分析与挖掘、数据可视化、数据驱动决策、数据安全与隐私保护以及持续优化与更新等多个方面。通过这些方法，可以有效地利用教育大数据，为学校、教师和学生提供更好的服务和支持。
