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大数据分析的概念
大数据分析是指对规模微小的数据进行剖析。大数据能够概括为 5 个 V，数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值（Value）、真实性（Veracity）。
大数据作为时下最炽热的 IT 行业的词汇，随之而来的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐步成为行业人士争相追捧的利润焦点。随着大数据时代的降临，大数据分析也应运而生。
大数据分析蕴含那些方面
- 可视化剖析
不论是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最根本的要求。可视化能够直观的展现数据，让数据本人谈话，让观众听到后果。
- Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）
可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、宰割、孤立点剖析还有其余的算法让咱们深刻数据外部，开掘价值。这些算法不仅要解决大数据的量，也要解决大数据的速度。
- Predictive Analytic Capabilities（预测性剖析能力）
数据挖掘能够让分析员更好的了解数据，而预测性剖析能够让分析员依据可视化剖析和数据挖掘的后果做出一些预测性的判断。
- Semantic Engines（语义引擎）
咱们晓得因为非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，咱们须要一系列的工具去解析，提取，剖析数据。语义引擎须要被设计成可能从“文档”中智能提取信息。
- Data Quality and Master Data Management（数据品质和数据管理）
数据品质和数据管理是一些治理方面的最佳实际。通过标准化的流程和工具对数据进行解决能够保障一个事后定义好的高质量的剖析后果。
如果大数据真的是下一个重要的技术革新的话，咱们最好把精力关注在大数据能给咱们带来的益处，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多维分析和多角度展现数据按特定模式进行存储所建设起来的关系型数据库。在商业智能零碎的设计中，数据仓库的构建是要害，是商业智能零碎的根底，承当对业务零碎数据整合的工作，为商业智能零碎提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查问和拜访，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。
大数据分析的罕用办法
1、聚类分析(Cluster Analysis)
聚类分析指将物理或形象对象的汇合分组成为由相似的对象组成的多个类的剖析过程。聚类是将数据分类到不同的类或者簇这样的一个过程，所以同一个簇中的对象有很大的相似性，而不同簇间的对象有很大的相同性。聚类分析是一种探索性的剖析，在分类的过程中，人们不用当时给出一个分类的规范，聚类分析可能从样本数据登程，主动进行分类。聚类分析所应用办法的不同，经常会失去不同的论断。不同研究者对于同一组数据进行聚类分析，所失去的聚类数未必统一。
2、因子分析(Factor Analysis)
因子分析是指钻研从变量群中提取共性因子的统计技术。因子分析就是从大量的数据中寻找外在的分割，缩小决策的艰难。因子分析的办法约有 10 多种，如重心法、影像分析法，最大似然解、最小平办法、阿尔发抽因法、拉奥典型抽因法等等。这些办法实质上大都属近似办法，是以相关系数矩阵为根底的，所不同的是相关系数矩阵对角线上的值，采纳不同的共同性□2 估值。在社会学钻研中，因子分析常采纳以主成分剖析为根底的反覆法。
3、相干剖析(Correlation Analysis)
相干剖析(correlation analysis)，相干剖析是钻研景象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的景象探讨其相干方向以及相干水平。相干关系是一种非确定性的关系，例如，以 X 和 Y 别离记一个人的身高和体重，或别离记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则 X 与 Y 显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去准确地决定另一个的水平，这就是相干关系。
4、对应剖析(Correspondence Analysis)
对应剖析 (Correspondence analysis) 也称关联剖析、R- Q 型因子分析，通过剖析由定性变量形成的交互汇总表来揭示变量间的分割。能够揭示同一变量的各个类别之间的差别，以及不同变量各个类别之间的对应关系。对应剖析的根本思维是将一个联列表的行和列中各元素的比例构造以点的模式在较低维的空间中示意进去。
5、回归剖析
钻研一个随机变量 Y 对另一个 (X) 或一组 (X1，X2，„，Xk) 变量的相依关系的统计分析办法。回归剖析 (regression analysis) 是确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析办法。使用非常宽泛，回归剖析依照波及的自变量的多少，可分为一元回归剖析和多元回归剖析; 依照自变量和因变量之间的关系类型，可分为线性回归剖析和非线性回归剖析。
6、方差分析(ANOVA/Analysis of Variance)
又称“变异数剖析”或“F 测验”，是 R.A.Fisher 创造的，用于两个及两个以上样本均数差异的显著性测验。因为各种因素的影响，研究所得的数据出现稳定状。造成稳定的起因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是钻研中施加的对后果造成影响的可控因素。方差分析是从观测变量的方差动手，钻研诸多控制变量中哪些变量是对观测变量有显著影响的变量。
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