大数据分析是什么

　　大数据作为目前最热门的IT行业词汇，与此相伴，数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为业内人士追求的利益焦点。随着大数据时代的到来，大数据分析也应运而生。那么什么是大数据分析呢？

　　数据分析可以使人们对数据进行更好的解释，具有预知意义的分析可以使分析师根据可视化分析和数据分析后的结果进行预测推测。；

　　大数据的分析和存储和数据的管理是一些数据分析水平的最佳实践。通过按部就班的流程和工具分析数据，可以保证预先定义的高质量分析结果。；

　　无论用户是数据分析领域的专家还是普通用户，作为数据分析工具，只有数据可视化。可视化可以直观地展示数据，让数据自己表达，让客户得到理想的结果。

　　大数据不再像往年那样给人虚无的感觉，现在最重要的是分析大数据，只有分析的数据才能给用户带来最重要的价值，越来越多的人开始联想什么是大数据分析，所以大数据的分析方式在IT领域整体尤为重要

　　大数据分析的6个基本面

　　1、AnalyticVisualizations（可视化分析）

　　无论是数据分析专家还是普通用户，数据可视化都是数据分析工具的最基本要求。可视化可以直观地展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。；[1]；

　　2、Data，MiningAlgorithms（数据挖掘算法）

　　可视化是给人看的，数据挖掘是给机器看的。集群、分割、孤立点分析等算法使我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，还要处理大数据的速度。

　　3、Predictive，Analytic。Capabilities的预测分析能力）

　　数据挖掘可以使分析师更好地理解数据，预测分析可以使分析师根据可视化分析和数据挖掘的结果进行预测判断。；[1]；

　　4、Semantices（语义引擎）

　　我们知道非结构化数据的多样性带来了数据分析的新挑战，需要一系列工具来分析、提取和分析数据。语义引擎需要设计成可以从文档中智能提取信息。；[1]；

　　5、Quality，andMasterData，Management（数据质量和数据管理）

　　数据质量和数据管理是一些管理的最佳实践。通过标准化的流程和工具处理数据，可以保证预先定义的高质量分析结果。

　　如果大数据真的是下一个重要的技术创新，我们最好关注大数据带来的好处，而不仅仅是挑战。

　　6、数据存储，数据仓

　　数据仓库是为了使多维分析和多角度展示数据以特定的模式确立存储的关系型数据仓库变得容易。在商业智能化系统设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能化系统的基础，承担对商业系统数据融合的任务，为商业智能化系统出示数据提取、转换和加载（ETL），依据主题查询和访问数据，为在线数据分析和数据挖掘出示数据平台。