工业大数据分析的基本方法和工具有很多种，下面我列举一些常用的方法和工具：
数据挖掘：通过各种算法和技术挖掘大数据中的潜在信息和规律，包括分类、聚类、关联规则挖掘等。常用工具有Weka、RapidMiner等。
机器学习：通过构建模型，训练数据，实现对大数据的预测和分类。常用工具有Python的scikit-learn库、TensorFlow等。
时间序列分析：用于分析时间序列数据的趋势、周期性和季节性等特征，常用工具有R语言的Forecast包、Python的statsmodels包等。
文本挖掘：用于从大量文本数据中提取信息和知识，包括文本分类、情感分析、主题模型等。常用工具有NLTK、gensim等。
可视化工具：用于将大数据可视化展现，直观地呈现数据的分布、关联等特征。常用工具有Tableau、Power BI、matplotlib、seaborn等。
数据清洗和预处理工具：用于清洗和处理原始数据，包括缺失值处理、异常值处理、数据转换等。常用工具有Pandas、OpenRefine等。
以上是一些常用的工业大数据分析方法和工具，当然还有很多其他方法和工具，不同的情况需要选择合适的方法和工具来进行分析。