大數據早已成為流行詞，但究竟何為大數據，卻不是人人都能說清楚的。簡而言之，大數據就是需要利用專業的處理工具進行分析，從而有利于做出更科學，更合理決策的信息資產。大數據的應用已深深嵌入到我們的日常生活中，大數據分析主要涉及的方面有：

1、可視化分析

這是大數據分析的最基本要求，無論對于數據分析專家還是普通用戶。通過可視化分析，可以直觀地呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，讓讀者能夠清楚地了解數據的規律和趨勢。

2、數據挖掘算法

這是大數據分析的理論核心。數據挖掘算法基于不同的數據類型和格式，才能更加科學地呈現出數據本身具備的特點。這些算法可以深入數據內部，挖掘出公認的價值。此外，數據挖掘算法還需要處理大數據的速度，以便快速得出結果。

3、預測性分析能力

大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析。從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。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、語義引擎

由于非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，所以需要一系列的工具去解析、提取、分析數據。語義引擎的設計就是從“文檔”中智能提取信息。

5、數據質量和數據管理

大數據分析離不開數據質量和數據管理。高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。

此外，大數據分析還可能涉及數據存儲和數據倉庫等方面。數據存儲是大數據分析的基礎，而數據倉庫則是為了更好地管理和利用數據而構建的一種數據存儲系統。

以上這些方面都是大數據分析中重要的環節，它們共同構成了大數據分析的全過程。