要有效地應用大數據挖掘方法，可以遵循以下幾個步驟：

1、明確目標：需要明確數據挖掘的目的是什么，比如預測未來趨勢、識別模式或關聯、優化運營效率等。這將決定后續選擇哪種數據挖掘技術和算法。

2、數據準備：數據挖掘的質量很大程度上取決于數據的質量和處理。這包括數據的收集、清洗、整合和轉換，以確保數據的一致性和準確性。

3、選擇合適的方法：

分類分析：這是一種常見的數據挖掘方法，通過構建分類模型來對新數據進行分類預測。例如，在金融領域用于信用卡欺詐識別，在醫療領域用于疾病診斷，在電商領域用于商品推薦等。

聚類分析：這種方法將數據集劃分為若干個相似的組或簇，使得同一簇內的數據盡可能相似，不同簇的數據盡可能不同。它常用于市場細分、客戶分群、異常檢測等方面。

關聯規則學習：用于發現數據項之間的關聯性，如購物籃分析中發現顧客購買模式。

預測建模：使用歷史數據來預測未來的趨勢或結果，如股票價格預測、銷量預測等。

異常檢測：識別數據中的異常值或偏差，如信用卡異常交易監測。

4、模型訓練與評估：使用選定的算法對數據集進行訓練，建立模型，并通過交叉驗證等方法評估模型的性能。

5、部署與監控：將訓練好的模型部署到生產環境中，并持續監控其性能，確保模型的穩定性和準確性。

6、反饋與優化：根據模型在實際應用中的表現，收集反饋信息，不斷調整和優化模型以提高其效果。

綜上所述，在應用大數據挖掘方法時，需要考慮數據的安全性和隱私保護，確保遵守相關法律法規。同時，隨著技術的發展，新的數據挖掘方法和工具也在不斷出現，因此需要保持學習和更新，以適應不斷變化的技術和市場需求。