多元分析的三大方法主要包括聚類分析、主成分分析和多元回歸分析。以下是詳細介紹：
聚類分析。聚類分析是一種無監督學習方法，它根據數據點之間的相似性或距離將數據點分組或聚類。這種方法可以幫助我們將數據進行分類，發現不同的群體或聚類。
主成分分析(PCA)。主成分分析是一種降維技術，它通過將多個變數轉化為少數幾個綜合變數來減少數據維數，同時保留數據中的主要變化趨勢。這種方法能夠提取數據中的主要特徵，同時減少信息冗餘。
多元回歸分析。多元回歸分析是一種分析多個自變數對因變數影響的方法。它可以幫助我們預測因變數的變化趨勢，同時揭示自變數之間的相互關係。
這些方法在處理複雜數據集時非常有用，它們可以幫助我們理解數據、提取有用信息，並進行有效的數據驅動決策。