常用大数据分析方法有：数据挖掘、机器学习、统计分析等；常用调试方法有：断点调试、日志分析、单元测试等。

常用大数据分析方法：

1、描述性分析：对数据进行归纳、概括和描述，包括数据的中心趋势、离散程度和分布情况等，常用的描述性统计量有平均值、中位数、标准差等。

2、探索性数据分析：通过可视化和图表等方式，探索数据之间的关系和模式，常用的探索性数据分析方法有散点图、直方图、箱线图等。

3、关联规则分析：通过挖掘数据中的频繁项集和关联规则，发现不同变量之间的相关性，常用的关联规则分析算法有Apriori算法和FPGrowth算法。

4、聚类分析：将数据划分为不同的群组或类别，使得同一类别内的数据相似度较高，不同类别之间的相似度较低，常用的聚类分析算法有Kmeans算法和层次聚类算法。

5、分类分析：根据已有的标记样本，建立分类模型，对新的未标记样本进行分类预测，常用的分类分析算法有决策树、支持向量机和朴素贝叶斯等。

6、时间序列分析：对时间上连续的数据进行分析，揭示其趋势、周期性和季节性等特征，常用的时间序列分析方法有移动平均法、指数平滑法和ARIMA模型等。

常用调试方法：

1、断点调试：在代码中设置断点，然后逐行执行代码，观察变量的值和程序的执行流程，以找出问题所在。

2、日志调试：在代码中添加日志语句，记录关键变量的值和程序的执行路径，以便后续分析和排查问题。

3、单元测试：编写针对代码中各个模块或函数的测试用例，确保其功能的正确性和稳定性。

4、集成测试：将各个模块或函数组合起来进行测试，验证系统的整体功能和性能。

5、性能测试：通过模拟大量并发请求或大数据量的情况，评估系统的性能和稳定性。

相关问题与解答：

问题1：大数据分析方法中哪些适用于处理非结构化数据？

答案：描述性分析和探索性数据分析方法适用于处理非结构化数据，描述性分析可以对非结构化数据进行归纳和概括，而探索性数据分析可以通过可视化方式展示非结构化数据之间的关系和模式。

问题2：调试方法中哪些可以帮助找出代码的逻辑错误？

答案：断点调试和日志调试可以帮助找出代码的逻辑错误，断点调试可以在代码中设置断点，逐行执行代码并观察变量的值和程序的执行流程，以找出逻辑错误所在；日志调试可以通过添加日志语句记录关键变量的值和程序的执行路径，帮助分析和排查逻辑错误。