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     有一部分大數據分析師他們對方法論掌握得更加到位，懂得結合不同數據做專門方向切入安排、做界定，所以在分析時更有指向性，不會浪費無謂時間，可見掌握系統方法能簡化分析流程、降低分析難度。

       第一：可視化分析，可視化分析的使用者主要有兩類人群，一是大數據分析專家，二是普通的用戶，其實這兩者對大數據分析的根本要求是一樣的、都是進行可視化分析，可視化分析結果顯示能以最為直觀的狀態呈現出大數據特點，就像看圖說話一樣、直觀明了，很容易被讀者接受，哪怕沒有大數據分析專業基礎，也完全能知道該數據代表的是什么。
       第二：大數據挖掘算法，大數據分析的核心就是挖掘算法，各種數據挖掘算法是基于不同類型和格式來設定的，只有結合不同數據類型和格式做針對性分析才能呈現出更科學的結構，如此計算方法乃是被全世界所有統計學家都認可的、是非常好的一種算法，因為它能深入到數據內部，挖掘出大家公認的價值。另外一方面也是因為有這一些真理的數據挖掘算法，才能完全快速處理大數據。說白了，如果一個算法需要花上好幾年乃至十幾年的時間才能得到最終結論，那大數據將毫無價值。
       第三：預測性分析，大數據分析最終需要回歸的領域就是預測分析，你需要先結合著過去已知的數據挖掘對應特點，然后建立科學模型，再通過這個模型帶入新數據，預測未來的相關可能。
       第四：語義引擎，非結構化數據多元特性給數據分析帶來了嚴重的挑戰，需要通過一系列軟件工具去分析體驗數據。所謂語義引擎是利用人工智能從數據中提取有用的部位，比如說Linux系統、hadoop、spark軟件等等就會用到語義引擎這個模塊。
       第五：數據質量和數據管理，數據的分析離不開質量和管理，高質量數據和有效數據管理能有效應用到學術以及商業上，確保數據分析結果的精準性。
       以上所說就是大數據分析的常用方法了，掌握常用方法只能知道到底應該從哪幾個不同角度出發套路分析，還需要分不同方法進一步學習細化的知識點，比如說如果是語義引擎分析法，就需要詳細掌握各種編程語言和系統軟件才可以。

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