大資料分析是對海量資料的分析技術。大資料時代中，大資料的處理流程包含了資料采集、資料存儲、資料分析以及資料挖掘等多個步驟，大資料分析是讓無用資料提現價值的關鍵一步。
大資料分析的特點
大資料分析是利用多種手段從海量資料之中擷取智能化、深入化而且更有價值的資訊。
大資料分析與資料挖掘有着本質的差別，大資料分析需要大量的資料為基礎，而資料量越大算法要求則越低。用于資料分析的資料類型并無固定要求，多為動态增量資料以及存儲資料。在技術上，大資料分析技術已經比較穩定，目前不存在太多突破點。
資料挖掘又名資料探勘、資料采礦則是更深層次的理念，其為資料庫發現的一個步驟。雖然也需要利用算法從資料中發現資訊，但資料挖掘算法與資料大小無關，複雜度較大要求更高;而且資料挖掘需要基于結構化處理後的資料進行，其算法需要不斷探索和演進。
大資料分析幫資料提現價值
由于大資料存在5v的特點，即資料量大(volume)、速度快(velocity)、類型多(variety)、價值(value)和真實性(veracity)。這些特性的存在再加上大資料不斷增長的複雜性，必須要有可靠的分析方法來剝離無用資料的幹擾，尋找到有價值的關鍵資訊。
大資料分析的方法
大資料分析最常見的方法有五種，可視化分析、資料挖掘算法、預測性分析、語義引擎以及資料品質和資料管理。
可視化分析是讓大資料更貼近普通使用者的一種手段。大資料分析的最終服務客戶一般都是不懂大資料分析的人，對于他們來講，大資料分析最重要也是最基礎的就是可視化分析。借助可視化分析，普通使用者可以直覺的洞悉大資料特點，簡單擷取大資料分析成果。可視化分析降低了大資料分析的門檻，也增加了大資料的适用性。
資料挖掘算法是大的資料分析的理論核心。資料挖掘算法基于各種不同類型和格式的資料進行深度挖掘，讓資料展現出本身所具有的特點。其可以深入資料内部，挖掘出最具有公共價值的部分。而且，資料挖掘算法使得大資料處理的速度得到了質的提升，在保障大資料時效性的同時将結論盡早的提供給使用者。
預測性分析是大資料分析最重要的應用領域之一。大資料的最終目标之一是進行市場及行為預測，幫助企業或個人使用者能夠把握相關領域動向。預測性分析正式利用大資料中挖掘出的特點，建立相應的資料模型，然後把新的資料代入模型，預測未來的資料。
資料模組化 合理預測
語義引擎被用來應對非結構化資料多元化給資料分析帶來的挑戰。目前大資料的增長速度達到了一個新高度，其中絕大多數的資料是非結構化資料，傳統分析工具拿非結構化資料束手無策的情況下，基于人工智能的語義引擎可以從資料中主動提取有效資訊，提煉資料資料後進行分析會更為快捷有效。
高品質的資料和管理是大資料分析中不可或缺的一部分。在大資料分析中，一般會采用資料倉庫進行管理，多元分析及多角度展示的資料按照特定模式進行存儲并建立關系型資料庫，無論在學術研究還是商業應用領域都能夠保障分析結果的真實性和價值。
大資料分析還有很多方法，其最終目的是實作資料價值，利用大資料分析的手段讓大資料不再是巨大的負擔，而是潛在的黃金。
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