程序员在大数据分析中通常会采用以下几种方法：
数据收集：
这是数据分析的基础，涉及从各种数据源（如数据库、API、日志文件等）获取原始数据。数据收集需要考虑数据的格式、存储位置和获取方式。
数据清理：
在收集到数据后，程序员需要对数据进行清洗，以去除重复、错误或不完整的数据，确保数据的质量和准确性。
数据可视化：
通过数据可视化工具（如FineBI、Tableau、Power BI、QlikView等），程序员可以将数据导入系统，并使用其内置的丰富可视化功能生成各种图表和报表。这些工具通常提供拖拽式的操作界面，使程序员能够轻松生成所需的图表和报表。
数据建模：
数据建模是通过统计学和机器学习等方法，构建模型来分析和预测数据。这可以帮助程序员发现数据中的规律和趋势，从而做出科学决策和预测。
编写脚本：
程序员可以使用Python、R等脚本语言编写脚本来处理和分析大盘数据。这种方式提供了极大的灵活性，使程序员能够进行复杂的数据处理和分析任务。
API接口：
通过API接口，程序员可以获取和整合来自不同数据源的数据，以便进行更全面和深入的分析。
数据仓库：
数据仓库是存储和管理大量数据的系统，程序员可以利用数据仓库来存储、查询和分析大规模数据集。
建议
选择合适的工具：根据具体需求选择合适的数据收集、可视化和建模工具，以提高工作效率和准确性。
掌握编程技能：学习并掌握Python、R等脚本语言，以便进行高效的数据处理和分析。
注重数据质量：在数据分析过程中，始终关注数据的质量，确保分析结果的可靠性。
持续学习：随着大数据技术的不断发展，程序员需要不断学习和更新自己的知识，以适应新的挑战和需求。