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。随着信息技术的高速发展，数据开始爆发性增长。社交网络、移动网络、各种智能工具等，都成为数据的来源。那么，常用的数据分析方法有哪几种？下面来看看：
常用的数据分析方法大概有以下几种：
1、可视化分析
大数据分析的用户包括大数据分析和普通用户。因此，大数据分析较基础的要求就是做到可视化分析，因为可视化分析能直观地呈现大数据的特征，同时也便于读者理解。接受它就像看图说话一样简单明了。
2、数据挖掘算法
大数据分析的理论核心是数据挖掘算法。各种数据挖掘算法基于不同的数据类型和格式类型，科学地呈现出数据本身的特征。只有全世界统计学家认可的统计方法才能渗透到数据中。在里面，发掘公认的价值。另一方面，也正是因为有了这些数据挖掘算法，才能更快地处理大数据。
3、预测分析能力
大数据分析较重要的应用领域之一是预测分析，从大数据中挖掘特征，科学地建立模型，然后通过模型引入新数据来预测未来数据。
4、语义引擎
大数据分析广泛用于网络数据挖掘。可以从用户的搜索关键词、标签关键词或其他输入的语义分析来判断用户需求，从而达到更好的用户体验和广告匹配。
5、数据质量和数据管理
大数据分析离不开数据质量和数据管理方法。高质量的数据来源和有效的数据管理可以增析结果的真实性和价值较大化，无论是在学术研究还是商业应用中。
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