大數據分析是對海量數據的分析技術。大數據時代中，大數據的處理流程包含了數據采集、數據存儲、數據分析以及數據挖掘等多個步驟，大數據分析是讓無用數據提現價值的關鍵一步。

　　大數據分析的特點

大數據分析是利用多種手段從海量數據之中獲取智能化、深入化而且更有價值的信息。

大數據分析與數據挖掘有著本質的區別，大數據分析需要大量的數據為基礎，而數據量越大算法要求則越低。用于數據分析的數據類型并無固定要求，多為動態增量數據以及存儲數據。在技術上，大數據分析技術已經比較穩定，目前不存在太多突破點。

數據挖掘又名資料探勘、數據采礦則是更深層次的理念，其為數據庫發現的一個步驟。雖然也需要利用算法從數據中發現信息，但數據挖掘算法與數據大小無關，復雜度較大要求更高;而且數據挖掘需要基于結構化處理后的數據進行，其算法需要不斷探索和演進。

　　大數據分析幫數據提現價值

由于大數據存在5V的特點，即數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值(Value)和真實性(Veracity)。這些特性的存在再加上大數據不斷增長的復雜性，必須要有可靠的分析方法來剝離無用數據的干擾，尋找到有價值的關鍵信息。

大數據分析的方法

大數據分析最常見的方法有五種，可視化分析、數據挖掘算法、預測性分析、語義引擎以及數據質量和數據管理。

可視化分析是讓大數據更貼近普通用戶的一種手段。大數據分析的最終服務客戶一般都是不懂大數據分析的人，對于他們來講，大數據分析最重要也是最基礎的就是可視化分析。借助可視化分析，普通用戶可以直觀的洞悉大數據特點，簡單獲取大數據分析成果。可視化分析降低了大數據分析的門檻，也增加了大數據的適用性。

大數據分析的方法

數據挖掘算法是大的數據分析的理論核心。數據挖掘算法基于各種不同類型和格式的數據進行深度挖掘，讓數據體現出本身所具有的特點。其可以深入數據內部，挖掘出最具有公共價值的部分。而且，數據挖掘算法使得大數據處理的速度得到了質的提升，在保障大數據時效性的同時將結論盡早的提供給用戶。

預測性分析是大數據分析最重要的應用領域之一。大數據的最終目標之一是進行市場及行為預測，幫助企業或個人用戶能夠把握相關領域動向。預測性分析正式利用大數據中挖掘出的特點，建立相應的數據模型，然后把新的數據代入模型，預測未來的數據。

　　數據建模 合理預測

語義引擎被用來應對非結構化數據多元化給數據分析帶來的挑戰。當前大數據的增長速度達到了一個新高度，其中絕大多數的數據是非結構化數據，傳統分析工具拿非結構化數據束手無策的情況下，基于人工智能的語義引擎可以從數據中主動提取有效信息，提煉數據數據后進行分析會更為快捷有效。

高質量的數據和管理是大數據分析中不可或缺的一部分。在大數據分析中，一般會采用數據倉庫進行管理，多維分析及多角度展示的數據按照特定模式進行存儲并建立關系型數據庫，無論在學術研究還是商業應用領域都能夠保障分析結果的真實性和價值。

大數據分析還有很多方法，其最終目的是實現數據價值，利用大數據分析的手段讓大數據不再是巨大的負擔，而是潛在的黃金。