大数据分析是一种通过收集、处理和分析大规模数据集来提取有用信息、发现趋势、模式和意见的方法。它涉及使用各种技术和工具来处理超出传统数据处理能力的数据量，以揭示隐藏在数据中的有价值的信息。以下是大数据分析的一些关键特征和要点：

1、大规模数据集：大数据分析通常涉及大规模的数据集，这些数据可以包括重构数据(例如数据库记录)和非重构数据(例如社交媒体帖子、文本、图像和视频等)。通常很大，可能达到几十TB甚至更多。

2、多源数据：等等大数据可以来自多个来源，包括传感器、社交媒体、移动设备、互联网、日志文件。这些数据可能以不同的格式和结构存在。

3、数据处理：大数据分析需要使用分散计算和存储技术，如Hadoop、Spark等，来处理和管理数据。这些技术可以将数据分散小块并在多台计算机上完成处理，以加速分析过程。

4、数据挖掘：大数据分析通常涉及数据挖掘技术，发现数据中的模式、趋势和关联性。这可以包括深度挖掘、分类、关联规则挖掘、异常检测等。

5、机器学习：机器学习算法在大数据分析中产生了重要作用，可以用于预测、分类、推荐系统等任务。大数据为机器学习提供了更多的训练数据和特征。

6、实时分析：有些大数据分析需要实时处理，以便及时采取行动。这涉及到流式数据处理和复杂事件处理(CEP)等技术。

7、可视化和报告：将分析结果可视化是大数据分析的关键部分，使决策者能够理解和利用分析结果。报告和仪表板可以帮助将意见传达给相关利益相关者。

8、隐私和安全：大数据分析需要处理大量敏感数据，因此隐私和数据安全是重要的考虑因素。合规性和数据保护法规需要得到遵守。

大数据分析已经在各个领域中得到广泛应用，包括市场营销、医疗保健、金融、电信、制造业、政府和科学研究等。它有助于组织更好地了解其客户、优化运营、预测趋势、提高决策质量并获得竞争优势。