大数据分析是指对大规模数据的分析。大数据技术的应用需要一个完善的环境支撑，其中有三个重要内容。第一，要有数据采集能力，这是互联网行业天然的优势，因为数据采集能力强。第二，要有数据价值能力，这是大数据技术的终极目标之一。目前数据分析是大数据价值的主要方式。第三，要有应用场景，可以看作是大数据应用的出口，往往很大。
大数据分析是指的什么？
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。对大数据bigdata进行采集清洗挖掘分析等，大数据主要有数据采集数据存储数据管理和数据分析与挖掘技术等数据处理自然语言处理技术。统计分析假设检验显著性检验差异分析相关分析多元回归分析逐步回归回归预测与残差分析等。数据挖掘分类 (Classification)估计(Estimation)预测(Prediction)相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)聚类(Clustering)描述和可视化Description and Visualization)复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)。
随着大数据的发展，大数据分析广泛应用在各行各业，其中金融与零售行业 应用较为广泛。大数据分析方法大数据挖掘定义目标，并分析问题开始大数据处理前，应该定好处理数据的目标，然后才能开始数据挖掘。大数据挖掘建立模型，采集数据可以通过网络爬虫，或者历年的数据资料，建立对应的数据挖掘模型，然后采集数据，获取到大量的原始数据。
大数据挖掘导入并准备数据在通过工具或者脚本，将原始转换成可以处理的数据，大数据分析算法机器学习通过使用机器学习的方法，处理采集到的数据。根据具体的问题来定。这里的方法就特别多。大数据分析目标语义引擎处理大数据的时候，经常会使用很多时间和花费，所以每次生成的报告后，应该支持语音引擎功能。大数据分析目标产生可视化报告，便于人工分析通过软件，对大量的数据进行处理，将结果可视化。
什么是大数据?
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下。首先，要想把大数据搞清楚，首先要明白大数据本身并不是一个单一的概念，如今的大数据已经发展成了一个庞大的生态体系，涉及到的产业链也在不断完善和发展。随着大数据技术体系逐渐成熟，大数据的落地应用已经开始逐渐展开，随着诸多行业企业纷纷实现业务上云，未来大数据的应用场景会越来越多，大数据所构建起来的价值空间也有很大的潜力。
早期在描述大数据的时候，往往从大数据本身的特点来入手，比如数据量大速度快数据类型多样化价值密度低真假难辨等等，但是对于普通人来说，即使知道了这些特点，对于大数据的概念依然是模糊的，依然不知道大数据到底用来做什么，能够与普通人产生哪些连接。实际上，要想了解大数据，首先要搞清楚大数据的目的，大数据的目的就是实现数据的价值化，大数据的所有操作几乎都是围绕数据价值化展开的，包括数据采集数据整理数据存储数据分析和数据应用等等，这一系列环节都是围绕数据的价值增量来展开的，最终通过数据应用来完成价值体现。
简单的说，通过大数据能够让更多的数据产生价值，通过大数据能够让数据的价值进行传递赋能和提升，通过大数据能够让数据逐渐成为一个重要的生产材料，通过大数据能够衡量一个企业的价值和发展潜力等等，随着工业互联网的发展，未来大数据本身所承载的价值空间会越来越大。我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
大数据是怎么知道我在想什么的？
