1，目測分析
大數據分析的用戶包括大數據分析專家和普通用戶。所以大數據分析最基本的要求是實現可視化分析，因為可視化分析可以直觀的呈現大數據的特點，也容易讓讀者理解。接受它就像看圖說話壹樣簡單。
2.數據挖掘算法
大數據分析的理論核心是數據挖掘算法。基於不同的數據類型和格式類型，各種數據挖掘算法科學地呈現了數據本身的特征。只有全世界統計學家認可的統計方法才能滲透到數據中去。在其中，發現公認的價值。另壹方面，也正是因為有了這些數據挖掘算法，大數據才能得到更快的處理。
3、預測分析能力
大數據分析最重要的應用領域之壹是預測分析，從大數據中挖掘特征，科學地建立模型，然後通過模型引入新的數據，預測未來的數據。
4.語義引擎
大數據分析廣泛應用於網絡數據挖掘。我們可以從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞或者其他輸入的語義分析來判斷用戶的需求，從而達到更好的用戶體驗和廣告匹配。
5.數據質量和數據管理
大數據分析離不開數據質量和數據管理方法。無論是學術研究還是商業應用，高質量的數據源和有效的數據管理都可以保證分析結果的真實性和最大價值。
簡而言之，大數據分析的基礎就是以上五個方面。當然，如果深入研究大數據分析，還有很多更有特色、更深入、更專業的大數據分析方法。隨著工作崗位的細分，我們也需要了解和掌握這些！