1、预测性分析能力 大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
2、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。 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。大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。数据挖掘算法。
4、Data Mining Algorithms（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。
5、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。
6、大数据分析的五个基本方面 PredictiveAnalyticCapabilities（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。DataQualityandMasterDataManagement（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。
大数据的定义。大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。大数据的采集。
大数据定义：它指的是超出常规软件工具处理能力范围的数据集合，这些数据在一定时间内无法被有效捕捉、管理和处理。为了挖掘这些数据中的价值，需要新的处理模式，以增强决策支持、洞察发现和流程优化能力。简而言之，大数据就是指数据量大、增长迅速且多样的信息资源。
大数据在商业、科研、公共卫生、执法和交通等多个领域扮演着重要角色，它能够揭示商业趋势、评估研究质量、控制疾病传播、打击犯罪以及提供实时交通信息。正是由于这些广泛的应用，大数据集变得日益重要。
处理速度快：大数据分析工具利用高性能计算技术，能够在短时间内处理大量数据。这种快速处理能力是大数据分析的一个重要特点。 数据来源多样化：大数据分析涉及的数据来源极为广泛，可能包括企业内部系统数据以及外部数据，如社交媒体、物联网设备和客户反馈等。
数据规模巨大 随着技术的发展和社会的进步，各行各业产生的数据量越来越大。大数据分析的首要特点就是数据规模巨大，这些数据包括结构化数据，如数据库中的数字和事实，以及非结构化数据，如社交媒体帖子、视频和音频。处理速度快 大数据分析的另一个特点是处理数据的速度快。
大数据分析的特点主要包括以下几个方面： 数据规模庞大：大数据分析的数据规模庞大，可能包括TB、PB甚至EB级别的数据。这意味着我们需要使用更强大的数据处理和分析工具来处理这些数据。 数据类型多样：大数据分析的数据类型多样，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。
大数据的显著特征在于其“大”字。从早期的MapReduce时代开始，当时小小的MB级别数据就足以满足多数需求。然而，随着时间的发展，数据的存储单位已经从GB跃升至TB，乃至现在的PB和EB级别。只有当数据量达到PB级别以上时，我们才将其定义为大数据。 第二个特点是高速。
大量 大数据的特征首先就体现为大。从先Map3时代，一个小小的MB级别的Map3就可以满足很多人的需求，然而随着时间的推移，存储单位从过去的GB到TB，乃至现在的PB、EB级别。只有数据体量达到了PB级别以上，才能被称为大数据。
1、大数据分析工具有：R-编程 R 编程是对所有人免费的最好的大数据分析工具之一。它是一种领先的统计编程语言，可用于统计分析、科学计算、数据可视化等。R 编程语言还可以扩展自身以执行各种大数据分析操作。
2、FineBI FineBI是新一代自助大数据分析的商业智能产品，提供了从数据准备、自助数据处理、数据分析与挖掘、数据可视化于一体的完整解决方案，也是我比较推崇的可视化工具之一。FineBI的使用感同Tableau类似，都主张可视化的探索性分析，有点像加强版的数据透视表。上手简单，可视化库丰富。
3、大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。该数据集通常是万亿或EB的大小。这些数据集收集自各种各样的来源：a、传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。
4、Hadoop - 数据处理的超级引擎 Hadoop，作为大数据处理的基石，以其卓越的特性脱颖而出。它是一个分布式计算框架，以其可靠性、高效性和可扩展性著称。Hadoop假设硬件和存储可能存在故障，因此通过维护多个数据副本来应对，确保即使有节点失效，也能迅速恢复。