大數(shù)據(jù)早已成為流行詞，但究竟何為大數(shù)據(jù)，卻不是人人都能說(shuō)清楚的。簡(jiǎn)而言之，大數(shù)據(jù)就是需要利用專業(yè)的處理工具進(jìn)行分析，從而有利于做出更科學(xué)，更合理決策的信息資產(chǎn)。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用已深深嵌入到我們的日常生活中，大數(shù)據(jù)分析主要涉及的方面有：

1、可視化分析

這是大數(shù)據(jù)分析的最基本要求，無(wú)論對(duì)于數(shù)據(jù)分析專家還是普通用戶。通過(guò)可視化分析，可以直觀地呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，同時(shí)能夠非常容易被讀者所接受，讓讀者能夠清楚地了解數(shù)據(jù)的規(guī)律和趨勢(shì)。

2、數(shù)據(jù)挖掘算法

這是大數(shù)據(jù)分析的理論核心。數(shù)據(jù)挖掘算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式，才能更加科學(xué)地呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點(diǎn)。這些算法可以深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認(rèn)的價(jià)值。此外，數(shù)據(jù)挖掘算法還需要處理大數(shù)據(jù)的速度，以便快速得出結(jié)果。

3、預(yù)測(cè)性分析能力

大數(shù)據(jù)分析最終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測(cè)性分析。從大數(shù)據(jù)中挖掘出特點(diǎn)，通過(guò)科學(xué)的建立模型，之后便可以通過(guò)模型帶入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測(cè)未來(lái)的數(shù)據(jù)。預(yù)測(cè)性分析可以讓分析員根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性的判斷。

4、語(yǔ)義引擎

由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性帶來(lái)了數(shù)據(jù)分析的新的挑戰(zhàn)，所以需要一系列的工具去解析、提取、分析數(shù)據(jù)。語(yǔ)義引擎的設(shè)計(jì)就是從“文檔”中智能提取信息。

5、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理

大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理，無(wú)論是在學(xué)術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，都能夠保證分析結(jié)果的真實(shí)和有價(jià)值。

此外，大數(shù)據(jù)分析還可能涉及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等方面。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)是大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，而數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)則是為了更好地管理和利用數(shù)據(jù)而構(gòu)建的一種數(shù)據(jù)存儲(chǔ)系統(tǒng)。

以上這些方面都是大數(shù)據(jù)分析中重要的環(huán)節(jié)，它們共同構(gòu)成了大數(shù)據(jù)分析的全過(guò)程。