大數據分析挖掘是一種從海量數據中提取有價值信息和知識的過程。以下是一些應用大數據分析挖掘的方法：

1、數據收集：首先需要收集大量的數據，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。這些數據可能來自不同的來源，如社交媒體、企業數據庫、傳感器等。

2、數據清洗和預處理：在收集到數據后，需要進行數據清洗和預處理，包括去除重復數據、缺失值處理、異常值處理等，以確保數據的準確性和完整性。

3、特征提取：根據數據分析的目標和需求，從數據中提取有用的特征。這些特征可能包括時間序列數據、文本數據、圖像數據等。

4、模型選擇和訓練：根據提取的特征和數據分析的目標，選擇合適的模型進行訓練。模型可能包括分類模型、聚類模型、回歸模型等。

5、模型評估和優化：在模型訓練完成后，需要對模型進行評估和優化，以確保模型的準確性和穩定性。

6、知識發現和應用：通過大數據分析挖掘，可以發現一些有價值的知識和信息，這些知識和信息可以應用于不同的領域，如商業決策、醫療保健、智能交通等。

在應用大數據分析挖掘時，需要注意以下幾點：

1、數據質量：確保數據的準確性和完整性，避免出現誤導性的結果。

2、隱私保護：在處理敏感數據時，需要保護用戶的隱私，遵守相關法律法規。

3、可解釋性：模型的結果需要具有可解釋性，以便用戶能夠理解模型的輸出。

4、實時性：對于一些實時性要求較高的場景，需要選擇合適的算法和工具，以確保分析的實時性。

5、安全性：在處理大數據時，需要注意數據的安全性和保密性，避免數據泄露和攻擊。