一。视觉分析

　　大数据分析的用户包括大数据分析专家和普通用户，但他们之间对大数据分析的基本要求是可视化分析，因为可视化分析可以直观地呈现大数据的特点，便于读者阅读。接受就像在照片中说话一样简单明了。

　　2。数据挖掘算法

　　大数据分析的理论核心是数据挖掘算法。各种数据挖掘算法都基于不同的数据类型和格式，以更科学地呈现数据本身的特征。正是因为这些都得到了世界各国统计学家的认可，各种统计方法(可以称之为真理)才能渗透到数据中，发现公认的价值。另一个方面也是因为这些数据挖掘算法可以更快地处理大数据。如果一个算法需要几年才能得出结论，那么大数据的价值就不能说了。

　　三。预测分析能力

　　大数据分析的主要应用领域之一是预测分析，从大数据中挖掘特征，通过科学建模，然后通过模型引入新的数据来预测未来的数据。

　　四。语义引擎

　　大数据分析在网络数据挖掘中有着广泛的应用。它可以从用户的搜索关键字、标签关键字或其他输入语义来分析和判断用户需求，从而获得更好的用户体验和广告匹配。

　　5。数据质量与数据管理

　　大数据分析离不开数据质量和数据管理。高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用中，都能保证分析结果的真实性和价值。成都大数据周末培训班认为大数据分析的基础是以上五个方面。当然，如果你深入研究大数据分析，会发现有很多、很多更具特色、更深入、更专业的大数据分析方法。