目前，隨著大數據時代的發展，大數據的應用也日漸廣泛，大數據主要就是那些數據量大、速度快、有很多的類型以及并不是所有的數據都是有價值的，怎么對大數據進行分析，是計算機行業的難題，也是現在比較人們的話題，數據的價值性、安全性等問題受到越來越多人的重視，那么現在都是基于什么基礎對大數據進行分析的。

基礎一：看圖說話

就是利用一些圖表類型，將一些數據通過不同的指標和基數進行比較，大數據不是只有做大數據分析的人員才會看到，網友作為普通的用戶也是可以看到的，所以要求對大數據的分析也要被普通的用戶所接受，直觀的、可視化的大數據分析很快就可以讓更多的使用者讀懂。

基礎二：數據統計方法

即使是最后的圖表也都是要依據數據統計的分析方法，通過各種的數據算法，大數據才能根據不同的類型呈現出不同的數據特點，才會進行統計，得出數據深層次的價值，并且大數據因為數據量大，如果是一些簡單的算法，或者認同統計是不可能很快實現，通過數據挖掘算法可以很快得到數據的特征以及數據的價值。

基礎三：預測分析

這也是大數據分析的使用價值之一，通過現有的數據分析，預測未來的數據發展趨勢，更好的為行業的發展提供預測性數據，預測分析主要就是通過挖掘數據的特點，建立科學的數據模型，帶入新的數據，得出新的預測結果，作為發展過程中的參考。

基礎四：語義引擎

大數據因為其價值分布密度低的特點，要從龐大的數據系統中提取不同數據的價值以及特點是一件具有挑戰性的工作，并且因為數據的結構并不是都是相同的，以及有規律的，這時候利用一些分析工具去分析數據，就需要通過一些關鍵的詞句或者有代表性的句子，從大數據中提取相應的有價值的數據進行歸類。

基礎五：高效的數據管理

數據的質量怎么樣，大數據的分析結果是不是和真實反應的數據情況一致，這也是要考驗大數據分析結果的重要方面，也決定了數據真正是不是有價值，能不能提取出高質量的數據，這就需要有效的數據的管理。