大數據分析是什麼？ 大數據分析的5個基本方面

1、可視化分析

2、數據挖掘算法

3、預測性分析能力

4、語義引擎

5、數據質量和數據管理

方法/步驟

可視化分析：大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用户，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖説話一樣簡單。

數據挖掘算法：大數據分析的理論核心就是數據挖掘算法，各種數據挖掘的算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種 統計方法，才能深入數據內部，挖掘出公道的價值，另外一個方面也是y因為有這些數據挖掘的算法才能更快的處理大數據。

預測性分析能力：大數據分析最重要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據種挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

語義引擎：大數據分析廣泛應用於網絡數據挖掘，可從用户的檢索關鍵詞，標籤關鍵詞或其他輸入語義，分析，判斷用户需求。從而實現更好的用户體驗和廣告匹配。

數據質量和數據管理：大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。大數據分析的基礎就是以上5個方面。