*，大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了，而zui重要的現實是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那么越來越多的應用涉及到大數據，而這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定zui終信息是否有價值的決定性因素。基于如此的認識，大數據分析普遍存在的方法理論有哪些呢？

一、大數據分析的五個基本方面
1. Analytic Visualizations（可視化分析）
不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具zui基本的要求?？梢暬梢灾庇^的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。

2. Data Mining Algorithms（數據挖掘算法）
可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities（預測性分析能力）
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。

4. Semantic Engines（語義引擎）
我們知道由于非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從“文檔"中智能提取信息。

5. Data Quality and Master Data Management（數據質量和數據管理）

數據質量和數據管理是一些管理方面的*實踐。通過標準化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。

假如大數據真的是下一個重要的技術革新的話，我們把精力關注在大數據能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰(zhàn)。

二、大數據處理
周濤博士說：大數據處理數據時代理念的三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要，要相關不要因果。

具體的大數據處理方法其實有很多，但是根據長時間的實踐，筆者總結了一個基本的大數據處理流程，并且這個流程應該能夠對大家理順大數據的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是采集、導入和預處理、統(tǒng)計和分析，以及挖掘。

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。

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。

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。

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，從而實現一些別數據分析的需求。比較典型算法有用于聚類的K-Means、用于統(tǒng)計學習的SVM和用于分類的Naive Bayes，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，還有，常用數據挖掘算法都以單線程為主。