随着物联网、云计算、移动互联网、手机、平板电脑、PC以及遍布各处的各式各样传感器的涌现，数据源呈现指数级增长，信息数量及复杂程度快速扩大，从海量数据中提取信息的能力正快速成为战略性发展方向和要求。大数据可以在大规模数据的基础上挖掘分析获得新的认知、创造新的价值，并以此改变市场、组织机构，以及政府与公民关系。大数据同过去海量数据的区别不仅仅在于数据量大，更在于数据类型繁多、价值密度低、处理速度要求快和时效性要求高，大数据与传统数据挖掘有着本质的不同。目前大数据技术在经济、金融、农业、交通和科研等领域都有广泛应用。
大数据分析的五个基本方面
1、可视化分析：大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户， 但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点， 同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。
2、数据挖掘算法：大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法， 各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点， 也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理) 才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据， 如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
3、预测性分析能力：大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点， 通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
4、语义引擎：大数据分析广泛应用于网络数据挖掘，可从用户的搜索关键词、标签关键词、 或其他输入语义，分析，判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
5、数据质量和数据管理：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领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。
大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、 更加深入的、更加专业的大数据分析方法。
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