描述性分析是教育大数据的基础分析方法。通过对教育领域中大量数据的研究，利用统计学的知识，如平均数、中位数、众数等，来描述数据的中心趋势、离散程度和分布形态，从而揭示数据内在的数量规律。例如，通过对历年来全国高考分数的描述性分析，可以得出各省份的高考平均分数和分数分布情况，进而评估各省份的高考难度和水平。
预测性分析是教育大数据的核心分析方法。通过建立数学模型，利用历史数据来预测未来的趋势和结果。例如，基于学生历年来的学习成绩和其他相关因素，建立预测模型来预测学生的未来学习成绩。这种分析方法不仅可以帮助教师和学生及时发现问题，而且可以为教育决策者提供决策依据。
解释性分析是教育大数据的高级分析方法。通过利用数据挖掘技术，发现数据之间的内在联系和规律，进而解释教育现象的本质和原因。例如，通过对不同学科、不同年级的学生学习成绩的数据挖掘，可以发现影响学生学习成绩的关键因素，进而为学校和教师提供有针对性的教学策略。
决策性分析是教育大数据的关键分析方法。通过将数据和决策结合起来，利用数据分析的结果来辅助决策制定和优化。例如，根据预测的学生未来学习成绩，学校可以制定相应的教学计划和资源分配方案，以提高学生的学习效果。同时，决策性分析还可以帮助学校及时调整教育政策，提高教育质量和效益。
教育大数据的分析方法在教育领域中具有广泛的应用价值。通过深入挖掘数据的内在规律和联系，可以揭示教育现象的本质和原因，为教育决策提供科学依据，推动教育的创新和发展。
