在大数据领域，大数据的分析方法尤为重要

大家都知道，大数据已经不仅仅是数据庞大的事实，而现实生活中最重要的是分析大数据，只有通过分析，才能获得大量智能、深入、有价值的信息。因此，越来越多的应用需要大数据，大数据的特性，包括数量、速度，多元化等都呈现出大数据日益复杂的趋势，因此，在大数据领域，大数据的分析方法显得尤为重要，这可能是决定最终信息是否有价值的决定性因素。在这样的认识基础上，大数据分析的普遍性理论有哪些呢？

在大数据领域，大数据的分析方法尤为重要

1.可视化分析

大数据分析的用户包括大数据分析专家和普通用户，但他们对大数据分析最基本的需求是可视化分析，因为可视化分析可以直观地呈现大数据的特征，并且可以很容易地让读者接受，就像看图片一样简单明了。

2.数据挖掘算法

大数据分析的理论核心是数据挖掘算法。基于不同数据类型和格式的各种数据挖掘算法，能够更科学地展现数据本身的特征，也正是因为这些得到了全世界统计学家的认可。各种统计方法（可以称之为真理）都可以深入数据，挖掘出公认的价值。另一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时间才能得出结论，那么大数据的价值就无从谈起。

3.预测性分析

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

非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能足以从数据中主动地提取信息。

5.数据质量和数据管理

大数据分析离不开数据质量与管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论在理论研究还是商业应用中，都能保证分析结果的真实性和价值。

以上五个方面就是大数据分析的基础，当然更深入地分析大数据，还有很多很多更有特色、更深入、更专业的大数据分析方法。