大數據的分析眾所周知，大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了，而最重要的現實是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那么越來越多的應用涉及到大數據，而這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素?；谌绱说恼J識，大數據分析普遍存在的方法理論有哪些呢？
一、大數據分析的概念
大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。大數據可以概括為4個V， 數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值(Value)。大數據作為時下最火熱的IT行業的詞匯，隨之而來的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。隨著大數據時代的來臨，大數據分析也應運而生。
二、為什么要做大數據分析
采用大數據分析能夠更好的為企業獲取利潤，在面向業務的環境中，大數據分析結果可以降低運營成本并促進戰略決策。但是大數據不僅僅是為了商業服務的，它也可以為科學事業服務。在科學領域，大數據分析可以幫助確定現象的原因，以提高預測的準確性。大數據也可以為公共事業服務，在公共部門組織等基于服務的環境中，大數據分析可以降低成本，并且提升服務質量和提高效率。
三、大數據分析的意義
1、大數據的分析與存儲和數據的管理是一些數據分析層面的最佳實踐。通過按部就班的流程和工具對數據進行分析可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
2、大數據分析可以讓人們對數據產生更加優質的詮釋，而具有預知意義的分析可以讓分析員根據可視化分析和大數據分析后的結果做出一些預測性的推斷
3、大數據分析已經不像前些年給人一種虛無縹緲的感覺，而當下最重要的是對大數據進行分析，只有經過分析的數據，才能對用戶產生最重要的價值，越來越多人開始對什么是大數據分析產生聯想，所以大數據的分析方式在整個IT領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。
4、不管使用者是數據分析領域中的專家，還是普通的用戶，可作為數據分析工具的始終只能是數據可視化。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己表達，讓客戶得到理想的結果。
四、大數據常用的分析方法
1、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，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，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2、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，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（可以稱之為真理）才能深入數據內部，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，如果一個算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3、預測性分析：大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4、語義引擎：非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智能以足以從數據中主動地提取信息。
5、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。
五、大數據技術
1、數據采集：ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉換、集成，最后加載到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
2、數據存取：關系數據庫、NOSQL、SQL等。
3、基礎架構：云存儲、分布式文件存儲等。
4、數據處理：自然語言處理是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機”理解”自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智能的核心課題之一。
5、統計分析：假設檢驗、差異分析、相關分析、方差分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、曲線估計、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析等等。
6、數據挖掘：分類、估計、預測、相關性分組或關聯規則、聚類、描述和可視化、復雜數據類型挖掘。
