1惰帽、可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家报辱，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數據分析最基本的要求就是可視化分析立帖，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點眼溶，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了晓勇。
2堂飞、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于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绑咱，也正是因為這些被全世界統(tǒng)計學家所公認的各種統(tǒng)計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部绰筛，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的算法才能更快速的處理大數據描融，如果一個算法得花上好幾年才能得出結論铝噩，那大數據的價值也就無從說起了。
3窿克、預測性分析能力
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析骏庸，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型年叮，之后便可以通過模型帶入新的數據具被，從而預測未來的數據。
4只损、語義引擎
大數據分析廣泛應用于網絡數據挖掘一姿，可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞跃惫、或其他輸入語義叮叹，分析，判斷用戶需求辈挂，從而實現更好的用戶體驗和廣告匹配。
5裹粤、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终蒂，高質量的數據和有效的數據管理蜂林，無論是在學術研究還是在商業(yè)應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值拇泣。 大數據分析的基礎就是以上五個方面噪叙，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的霉翔、更加深入的睁蕾、更加專業(yè)的大數據分析方法。
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