什么是大数据分析？大数据分析是指对海量数据进行分析。 大数据可以概括为5V，即容量、速度、多样性、价值和准确性。大数据是当今IT行业最热门的词汇，后续围绕大数据商业价值的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等应用也逐渐成为业内人士获利的重点。 随着大数据时代的到来，大数据分析也应运而生。

　　大数据分析包括哪些方面？

　　1.视觉分析

　　无论是对于数据分析专家还是普通用户，数据可视化都是对数据分析工具最基本的要求。 可视化可以直观地展示数据，让数据自己说话，让听众听到结果。

　　2. 数据挖掘算法

　　可视化是给人看的，数据挖掘是给机器看的。 聚类、分割、异常值分析等算法让我们能够深入数据，挖掘价值。 这些算法不仅要处理大数据量，还要处理大数据的速度。

　　3. 预测分析能力

　　数据挖掘可以让分析师更好地理解数据，预测分析可以让分析师根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性判断。

　　4. 语义引擎

　　我们知道，非结构化数据的多样性给数据分析带来了新的挑战，我们需要一系列的工具来解析、提取和分析数据。 语义引擎需要被设计成智能地从“文档”中提取信息。

　　5. 数据质量和主数据管理

　　数据质量和数据治理是一些管理最佳实践。 通过标准化流程和工具进行数据处理可以确保预定义的高质量分析结果。

　　如果大数据真的是下一个重大技术创新，我们最好关注大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。

　　6. 数据存储、数据仓库

　　数据仓库是为了便于对以特定方式存储的数据进行多维分析和多角度展示而建立的关系数据库。 在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，它是商业智能系统的基础，承担着业务系统的数据集成任务，为商业智能提供数据抽取、转换和加载(ETL)系统，并组织数据查询和访问，为在线数据分析和数据挖掘提供数据平台。

　　关于什么是大数据分析以及包含哪些内容就先介绍到这里，随着大数据时代的来临，大数据分析前景将越来越广阔。

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