視覺化分析。大資料分析的使用者有大資料分析專家，同時還有普通使用者，但是他們二者對於大資料分析最基本的要求就是視覺化分析，因為視覺化分析能夠直觀的呈現大資料特點，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瞭。
資料探勘演算法。大資料分析的理論核心就是資料探勘演算法，各種資料探勘的演算法基於不同的資料型別和格式才能更加科學的呈現出資料本身具備的特點，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）才能深入資料內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些資料探勘的演算法才能更快速的處理大資料，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大資料的價值也就無從說起了。
預測性分析。大資料分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大資料中挖掘出特點，透過科學的建立模型，之後便可以透過模型帶入新的資料，從而預測未來的資料。
語義引擎。非結構化資料的多元化給資料分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉資料。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從資料中主動地提取資訊。
資料質量和資料管理。大資料分析離不開資料質量和資料管理，高質量的資料和有效的資料管理，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。
大資料分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大資料分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大資料分析方法。
關於怎樣進行大資料的入門級學習的分析如下：
1、原始資料要經過一連串收集、提取、清洗、整理等等的預處理過程，才能形成高質量的資料；
2、要看看資料“長什麼樣”，有什麼特點和規律；
3、按照自己的需要，比如要對資料貼標籤分類，或者預測，或者想要從大量複雜的資料中提取有價值的且不易發現的資訊，都要對資料建模，得到output。
視覺化分析：大資料分析的使用者有大資料分析專家，同時還有普通使用者，但是他們二者對於大資料分析最基本的要求就是視覺化分析，因為視覺化分析能夠直觀的呈現大資料特點，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。
資料探勘演算法：大資料分析的理論核心就是資料探勘演算法，各種資料探勘的演算法基於不同的資料型別和格式才能更加科學的呈現出資料本身具備的特點，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，才能深入資料內部，挖掘出公道的價值，另外一個方面也是y因為有這些資料探勘的演算法才能更快的處理大資料。
預測性分析能力：大資料分析最重要的應用領域之一就是預測性分析，從大資料種挖掘出特點，透過科學的建立模型，之後便可以透過模型帶入新的資料，從而預測未來的資料。
語義引擎：大資料分析廣泛應用於網路資料探勘，可從使用者的檢索關鍵詞，標籤關鍵詞或其他輸入語義，分析，判斷使用者需求。從而實現更好的使用者體驗和廣告匹配。
資料質量和資料管理：大資料分析離不開資料質量和資料管理，高質量的資料和有效的資料管理，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。大資料分析的基礎就是以上5個方面。
一般的大資料平臺從平臺搭建到資料分析大概包括以下幾個步驟：
Linux系統安裝。分散式計算平臺或元件安裝，當前分散式系統的大多使用的是Hadoop系列開源系統。資料匯入。資料分析。一般包括兩個階段：資料預處理和資料建模分析。資料預處理是為後面的建模分析做準備，主要工作時從海量資料中提取可用特徵，建立大 ...
第一階段：大資料前沿知識及hadoop入門，大資料前言知識的介紹，課程的介紹，Linux和unbuntu系統基礎，hadoop的單機和偽分佈模式的安裝配置。
第二階段：hadoop部署進階。Hadoop叢集模式搭建，hadoop分散式檔案系統HDFS深入剖析。使用HDFS提供的api進行HDFS檔案操 ...
大資料分析是指對規模巨大的資料進行分析。大資料可以概括為4個V， 資料量大(Volume)、速度快(Velocity)、型別多(Variety)、真實性(Veracity)。大資料作為時下最火熱的IT行業的詞彙，隨之而來的資料倉庫、資料安全、資料分析、資料探勘等等圍繞大資料的商業價值的利用逐漸成為行業人士 ...
1、收集原始資料，捕捉每一個網站的內容，電子郵件或者Cookie，然後抽取出關鍵的資訊；
2、為這些資訊建立複雜的關聯索引以及與廣告相關的索引；
3、將索引和相應的內容儲存在分散式的伺服器；
4、當用戶瀏覽網頁進行搜尋，或者檢視電子郵件時，Google就會將使用者的請求放到一個複雜的“翻譯”過 ...
大資料分析一站式平臺:ETHINK是業界唯一的端到端的hadoop、spark平臺上的大資料分析基礎平臺。我們的目標是簡化大資料分析的過程，讓人人都能夠快速從資料獲得決策智慧。您不再需要採用很多的資料整合、資料清洗、資料預處理、資料分析、資料探勘、資料視覺化、資料報告等眾多的工具。ETHINK是一個整合性 ...
大資料分析需要的基礎有：
1、程式語言基礎
學大資料，首先要具備的是程式語言基礎，掌握一門程式語言再學習大資料會輕鬆很多，甚至程式語言要比大資料學習的時間更長。
2、Linux系統的基本操作
Linux系統的基本操作是大資料不可分割的一部分，大資料的元件都是在這個系統中跑的。
3、資料 ...
大資料分析是指對規模巨大的資料進行分析。大資料可以概括為5個V，資料量大(Volume)、速度快(Velocity)、型別多(Variety)、價值（Value）、真實性（Veracity）。
大資料作為時下最火熱的IT行業的詞彙，隨之而來的資料倉庫、資料安全、資料分析、資料探勘等等圍繞大資料的商業價 ...