眾所周知，大數(shù)據(jù)不是一個簡單的擁有大量數(shù)據(jù)的事實，大數(shù)據(jù)如何處理?這個放在后面說，最重要的現(xiàn)實是分析大數(shù)據(jù)，只有通過分析，我們才能獲得大量智能的、深入的、有價值的信息。因此越來越多的應(yīng)用涉及到大數(shù)據(jù)，和這些大數(shù)據(jù)，的屬性，包括數(shù)量、速度、多樣性等。都呈現(xiàn)出大數(shù)據(jù)，日益增長的復(fù)雜性，因此大數(shù)據(jù)分析方法在大數(shù)據(jù)，尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。大數(shù)據(jù)是怎么進行處理分析的？

1. 目測分析。大數(shù)據(jù)分析的用戶包括大數(shù)據(jù)分析師和普通用戶，但他們對大數(shù)據(jù)分析的基本要求是視覺分析，因為視覺分析可以直觀地呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)，的特點，同時也容易被讀者接受，像看圖說話一樣簡單明了。

   
   

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　　2.數(shù)據(jù)挖掘算法。大數(shù)據(jù)分析的理論核心是數(shù)據(jù)挖掘算法。各種數(shù)據(jù)挖掘算法可以基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式，更科學(xué)地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)的特征，而正是因為這些被世界各國統(tǒng)計學(xué)家認(rèn)可的統(tǒng)計方法(可以稱之為真理)，才能夠深入數(shù)據(jù)，挖掘出被認(rèn)可的值。另一方面，由于這些數(shù)據(jù)挖掘算法，大數(shù)據(jù)可以被更快地處理。如果一個算法需要幾年才能得出結(jié)論，大數(shù)據(jù)的價值就無從談起，大數(shù)據(jù)龍頭股票推薦大家看一下。

　　3.預(yù)測分析。大數(shù)據(jù)分析的最終應(yīng)用領(lǐng)域之一是預(yù)測分析，它從大數(shù)據(jù)，挖掘特征，科學(xué)地建立模型，然后通過模型引入新的數(shù)據(jù)，從而預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。

　　4.語義引擎。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣化給數(shù)據(jù)分析帶來了新的挑戰(zhàn)。我們需要一套工具來系統(tǒng)地分析和提煉數(shù)據(jù)。語義引擎需要設(shè)計成具有足夠的人工智能，以便從數(shù)據(jù)中主動提取信息。

　　5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理可以保證學(xué)術(shù)研究和商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域分析結(jié)果的真實性和價值。

　　大數(shù)據(jù)如何處理基于以上五個方面。當(dāng)然，如果大數(shù)據(jù)的分析更深入，還有很多很多更有特色、更深入、更專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。