互聯網、物聯網、無線傳感網絡、社交網絡等新興技術趨勢促使人類社會的數據種類和規模正以**的速度增長，大數據時代正式到來。數據正從簡單的記錄對象開始轉變為一種基礎性甚至戰略性的資源，從海量的值密度的結構化和非結構化數據中獲取有價值的信息，已經成為各行業迅速關注的焦點。

在大數據之中有一個重要概念，那就是數據相關性。大數據不是教機器像人一樣思考，而是將復雜的數學算法用在海量數據上，讓數據自己說話。但數據相關性并不是表面的、顯式的，而是需要通過數據分析和邏輯疊加使其展現。挖掘這些規模巨大、形態各異、價值密度低以及快慢不一的數據流之間的相關性是大數據**重要的內涵。

大數據分析的五個基本方面

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**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計學家所公認的各種統計方法(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、預測性分析能力：大數據分析**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：大數據分析廣泛應用于網絡數據挖掘，可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、 或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現更好的用戶體驗和廣告匹配。

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應用領域，都能夠**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、更加專業的大數據分析方法。

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