不属于大数据分析方法的是什么

不属于大数据分析方法的有数据挖掘算法（如k-means、Apriori等）、深度学习（如神经网络、卷积神经网络等）、统计学方法（如回归分析、方差分析等）。

不属于大数据分析方法的包括以下几种方法：

1. 传统统计分析方法：传统统计分析方法主要针对小样本数据集进行分析，如 t 检验、方差分析、回归分析等。这些方法在数据量较大时往往会遇到计算效率低下、无法处理高维数据、对数据的假设要求严格等问题，因此并不适合处理大数据。

2. 传统数据挖掘方法：传统数据挖掘方法主要包括聚类、分类、关联规则挖掘等技术。虽然这些方法在处理中等规模的数据集时表现良好，但在大数据场景下往往会遇到计算复杂度高、难以处理高维稀疏数据等问题。

3. 传统机器学习方法：传统机器学习方法如支持向量机、决策树、朴素贝叶斯等也不属于大数据分析方法。这些方法通常在数据量较小或维度较低时表现良好，但在大数据场景下往往会遇到训练时间长、无法处理高维稀疏数据、需要大量内存等问题。

4. 传统图像处理方法：传统图像处理方法主要包括边缘检测、特征提取、图像分割等技术。这些方法在处理小规模图像数据时表现良好，但在大规模图像数据集下，传统图像处理方法的效率和准确性往往无法满足需求。

5. 传统自然语言处理方法：传统自然语言处理方法如词袋模型、n 元语法模型、TF-IDF 等也并不适合处理大规模文本数据。这些方法往往无法很好地捕捉文本之间的语义关系，也无法处理大规模的文本数据集。

因此，大数据分析方法的特点是能够高效处理海量数据、支持并行计算、适应高维稀疏数据、具有较好的扩展性和容错性等，因此大数据分析方法与传统的数据分析、挖掘、机器学习、图像处理和自然语言处理等方法有所区别。

不属于大数据分析方法的主要包括传统的数据分析方法，如SPSS、SAS等统计软件工具。这些传统的数据分析方法在处理大规模数据时会受到计算能力、存储能力等方面的限制，无法进行高效的大数据处理和分析。相比之下，大数据分析方法具有分布式、高可扩展性、实时性等特点，更适用于处理海量数据，包括但不限于以下几种方法：

1. 分布式存储和计算：大数据分析方法基于分布式存储和计算框架，如Hadoop、Spark等。这些框架可以横向扩展，通过多台计算机共同处理数据，并具备容错、高可靠性等特点，能够有效处理大规模数据。

2. 数据挖掘与机器学习：数据挖掘和机器学习是大数据分析的重要方法之一，通过对数据进行挖掘和建模，发现数据中的模式、规律，提取有价值的信息。常用的数据挖掘方法包括聚类、分类、回归、关联规则挖掘等。

3. 实时处理与流式计算：针对流式数据的实时处理和分析成为大数据领域的热点。流式计算框架如Storm、Flink等允许用户对实时产生的数据进行实时处理和分析，从而可以及时做出决策。

4. 图计算与复杂网络分析：对于图形数据或复杂网络数据的分析，常用的方法是图计算。图计算框架如GraphX、Pregel等可以高效处理大规模的图形数据，支持复杂网络分析、社交网络分析等应用。

5. 自然语言处理与文本挖掘：大数据中包含大量的文本数据，自然语言处理和文本挖掘方法可以帮助从文本中提取信息、情感分析、文档分类等任务。

在实际应用中，将上述方法结合使用，采用合适的大数据分析工具和技术，可以更好地应对不同类型和规模的数据分析需求。