大数据技术经过这么几年的发展，已经不像前几年那样给人一种难懂的感觉，现如今信息的大爆炸，各行各业的信息层出不穷。但是信息的爆炸也就意味着各类杂乱无章数据的诞生，因此要想在众多的数据中找到对于自身有用的数据，对于数据的分析则必不可少。
只有经过分析的数据，才能产生对用户的价值，越来越多人开始对什么是大数据分析产生联想，所以大数据的分析方式各个行业领域都显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。
那么现如今大数据分析有哪些方法呢？或者说大数据分析的详细步骤是什么呢？大数据分析步骤总体来说可分为：可视化分析、数据挖掘算法、语义引擎、预测性分析能力、数据质量、数据管理、数据存储数据仓库。
1、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。通过最直观的图标、地图等方式将各类数据具体化，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。
2、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。
3、语义引擎。大量的数据如果通过分析和挖掘被提取出来，就需要对数据进行提取了。这就需要语义引擎来对数据进行一系列的解析、提取和分析了，还要从众多的数据中提取关键性的信息。
4、预测性分析能力。对众多数据进行分析提取后，就需要通过数据来对数据进行挖掘分析，来对后续的流程和结果进行预测，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。
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。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。如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，最好把精力关注在大数据能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多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。
大数据分析的前景是光明的，未来的发展方向是物联网、云计算、人工智能，这些科技发展方向将使用大数据，数据不断积累，数据越来越大，大数据的应用也越来越多。
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