1.可視化分析大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。2. 數據挖掘算法 大數據分析的理論核心就是數據挖掘算法，各種數據挖掘的算法基于不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統(tǒng)計 學家所公認的各種統(tǒng)計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的算法才能更快速的處理大數據，如 果一個算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。3. 預測性分析 大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。4. 語義引擎 非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰(zhàn)，我們需要一套工具系統(tǒng)的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智能以足以從數據中主動地提取信息。5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業(yè)應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業(yè)的大數據分析方法。 大數據的技術數據采集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層后進行清洗、轉換、集成，最后加載到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。數據存取： 關系數據庫、NOSQL、SQL等。基礎架構： 云存儲、分布式文件存儲等。數據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機”理解”自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智能的核心課題之一。統(tǒng)計分析： 假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、 卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、 因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優(yōu)尺度分析）、bootstrap技術等等。數據挖掘： 分類 （Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規(guī)則（Affinity grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)模型預測 ：預測模型、機器學習、建模仿真。結果呈現： 云計算、標簽云、關系圖等。 大數據的處理1. 大數據處理之一：采集大數據的采集是指利用多個數據庫來接收發(fā)自客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的 數據，并且用戶可以通過這些數據庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統(tǒng)的關系型數據庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除 此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數據庫也常用于數據的采集。在大數據的采集過程中，其主要特點和挑戰(zhàn)是并發(fā)數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶 來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們并發(fā)的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在采集端部署大量數據庫才能支撐。并且如何在這些數據庫之間 進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。2. 大數據處理之二：導入/預處理雖然采集端本身會有很多數據庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這 些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式數據庫，或者分布式存儲集群，并且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使 用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業(yè)務的實時計算需求。導入與預處理過程的特點和挑戰(zhàn)主要是導入的數據量大，每秒鐘的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。3. 大數據處理之三：統(tǒng)計/分析統(tǒng)計與分析主要利用分布式數據庫，或者分布式計算集群來對存儲于其內的海量數據進行普通 的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基于 MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基于半結構化數據的需求可以使用Hadoop。統(tǒng)計與分析這部分的主要特點和挑戰(zhàn)是分析涉及的數據量大，其對系統(tǒng)資源，特別是I/O會有極大的占用。4. 大數據處理之四：挖掘與前面統(tǒng)計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什么預先設定好的主題，主要是在現有數 據上面進行基于各種算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型算法有用于聚類的Kmeans、用于 統(tǒng)計學習的SVM和用于分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰(zhàn)主要是用于挖掘的算法很復雜，并 且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘算法都以單線程為主。 整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。