『壹』 大数据分析的五个基本方面都是哪些
1、预测性分析能力
数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可 视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
2、 数据质量和数据管理
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。
3、可视化分析
不管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基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。
4、 语义引擎
我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息.
5、 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、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。
『贰』 大数据分析有哪些基本方向
1.可视化剖析
不管是对数据剖析专家仍是普通用户，数据可视化是数据剖析东西最根本的要求。可视化能够直观的展现数据，让数据自己说话，让观众听到成果。
2.数据发掘算法
可视化是给人看的，数据发掘便是给机器看的。集群、切割、孤立点剖析还有其他的算法让咱们深入数据内部，发掘价值。这些算法不只要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
3.猜测性剖析才能
数据发掘能够让剖析员更好的理解数据，而猜测性剖析能够让剖析员根据可视化剖析和数据发掘的成果做出一些猜测性的判别。
4.语义引擎
咱们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据剖析的新的应战，咱们需求一系列的东西去解析，提取，剖析数据。语义引擎需求被设计成能够从“文档”中智能提取信息。
5.数据质量和数据管理
数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。经过标准化的流程和东西对数据进行处理能够保证一个预先界说好的高质量的剖析成果。
6.数据存储，数据仓库
数据仓库是为了便于多维剖析和多角度展现数据按特定形式进行存储所建立起来的联系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的根底，为商业智能系统供给数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和拜访，为联机数据剖析和数据发掘供给数据平台。
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