现如今作为大数据时代，大数据分析横空出世，大数据分析应运而生。很多人问了，大数据分析基本方面有哪些？如果我们想要进一步了解大数据，首先需要知道，大数据是什么，大数据分析是什么？只有了解了这些，我们才能更好的知道大数据分析的基本方面。

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大数据是什么，大数据分析师是什么？

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析，挖掘数据的有理信息并加以有效的利用，将数据的深层价值体现出来。

从大数据的特点可以看出，没有一套可靠的数据分析方法和数据分析工具是不可能完成大数据分析的。有了大数据分析才能让规模巨大的数据井井有条，正确分类，产生有价值的分析报告，从而应用到各个领域中，促进其发展。

大数据分析的基本方面有哪些？

1、可视化分析（Analytic Visualizations）

无论做数据分析的专家还是普通用户，数据可视化是最基本的数据分析要求。这可以直接展示数据。

2、数据挖掘算法（Data Mining Algorithms）

如果说可视化是给人看的，那么数据挖掘就是给机器看的。各种分析和算法让我们可以深入数据内部，挖掘价值。这些算法不但要处理大量数据，还要拥有速度。

3、预测性分析能力（Semantic Engines）

数据挖掘是让我们更好的理解数据，而预测性就是让我们利用可视化和数据挖掘的结果进行预测判断。

4、语义引擎（Semantic Engines）

由于非结构化数据的多样性这使数据分析迎来了新的挑战，我们需要利用一系列工具进行解析提取分析。而语义引擎就是需要被设计成可以在文档中提取想要信息的东西。

5、数据质量和数据管理（Data Quality and Master Data Management）

数据质量和数据管理是管理方面的最佳实践。利用标准化的流程和工具对数据进行处理，可以保证一个高质量的分析结果。

6、数据储存，数据库（Data storage and database）

数据储存和数据仓库是为了多维分析和多角度展示数据按特定方式更便捷的进行存储所建立的关系型数据库。