随着计算机等技术的发展和普及，大数据已不是过去那种简简单单的数据了。中培教育《大数据分析及可视化技术应用实战》专家谢老师表示，大数据并非只是数量大，而是有很多特征，如价值密度低、结构复杂等，这也给数据分析带来了难度。数据本身无价值，但如果对其进行分析，挖掘出有价值的信息，则能将枯燥乏味的数据转化为实实在在的价值。由于这种分析方法上存在很多难度，因此掌握相关的数据分析技巧就极为重要。     

大数据技术指从海量无序紊乱的数据中，在最短的时间内获得有价值信息的技术，即核心包括数据收集、数据挖掘、数据分析等，其中数据分析是将有价值信息呈现人们眼前的第一步，基于此，大数据时代带来的挑战不止是体验在数据越来越复杂、多样上，还体现在如何从这些数据中找到数据间的相关关系和隐藏的规律，也体现掌握数据分析技巧的重要性，如此才能在大数据时代抢占有利地位。

我们从大数据分析的五个基本面来讲述下，数据分析时应注意的理论和方法？

（1） 数据可视化

简单来说，数据可视化就是研究如何将复杂的数据，通过一种直观易懂的方式呈现出来，让人们可以快速接受。我们经常被优秀的可视化作品所震撼，尤其是可视化制作并不简单，它涉及制图学、统计学、心理学、计算机视觉、数据采集等，是门综合学科。早期的数据可视化作品以图形为主，即便如此，要将大量数据在同一个表格中画出来，难度也是很大的。

在早期，可视化作品主要是手工制作，很耗费时间，后来随着计算机兴起，自动绘图程序出现，手工绘图就被取代了，但两者的本质并未改变，都是将数据信息以直观易懂的方式呈现出来，便于读者接受和理解，就如同看图说话那般简单。

）数据挖掘算法

数据挖掘是数据分析中重要的步骤，其理论是数据挖掘算法，算法具有灵活性，会根据数据类型、格式、结构、数量等不同而算法不同，分析不同的数据源所需的算法也不一样。唯有通过相应的算法才能深入数据内部，挖掘出其存在的价值，为可视化提供信息支持；另外也是因为唯有合理的算法才能更快地处理大数据，时间短，见效快。众所周知，数据增长速度逐渐加快，如果算法不能提供快速处理，需费时很长，那么就会被淹没在数据中，数据价值也会因此大打折扣，甚至毫无价值。

（2) 预测能力

预测是大数据的核心能力，也是运用范围最广的一种能力，在企业、交通、体育等领域得到了广泛的利用，并获得丰厚的回报。在海量数据中找出数据间的相关关系后，则可以基于此建立模型，模型经过试验后，便能不断地加入新的数据，模型会显示结果，因而起到预测未来的作用。但预测和人的直觉有时是相矛盾的，要根据实际情况进行合理的分析，做出科学的判断。

）语义引擎

网络数据挖掘一直是数据分析的重要组成部分，如谷歌曾通过搜索流感相关词语，成功预测了流感所发生地区，对医疗做出了卓越的贡献。事实上，大数据时代的数据多是源于互联网，包括社交媒体、网络日志等，人们可以利用关键词、标签关键词、语义、相关词语来分析用户眼下的状况，分析用户的需求，从而为用户提供更好的产品和服务，提升用户体验，这也是精准营销的要点所在。

）数据质量和数据管理

大数据一直为人所诟病的技术其数据质量问题，数据量虽然增加了，但其中脏数据、异常值、数据噪音也多了起来，给数据分析带来难度，也影响数据分析结果的准确性，毕竟数据分析结果是用来指导商业生产、学术研究等，结果的准确性和可靠性就非常重要。因此数据质量和数据管理就显得很有必要，也是数据分析中必须要面对的问题。

数据管理指运用计算机技术对数据进行收集、存储、处理已经应用的过程是，将无效数据等清理出去，发挥数据的作用，且随着时代发展，其管理水平也逐渐提升，由过去的人工管理、文件系统，到如今的数据库系统，数据管理越来越科学化。

这就是大数据分析的五个基本面，是数据分析的基础，如果要进行深度分析，则需一些更专业、更有效率的分析方法，当然，随着时代进步，数据分析方法也在更新换代，人们理应跟上时代发展，掌握最先进的数据分析方法，从而更好的从海量数据中淘出“黄金”来。