大数据早已成为流行词，但究竟何为大数据，却不是人人都能说清楚的。简而言之，大数据就是需要利用专业的处理工具进行分析，从而有利于做出更科学，更合理决策的信息资产。大数据的应用已深深嵌入到我们的日常生活中，大数据分析主要涉及的方面有：

1、可视化分析

这是大数据分析的最基本要求，无论对于数据分析专家还是普通用户。通过可视化分析，可以直观地呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，让读者能够清楚地了解数据的规律和趋势。

2、数据挖掘算法

这是大数据分析的理论核心。数据挖掘算法基于不同的数据类型和格式，才能更加科学地呈现出数据本身具备的特点。这些算法可以深入数据内部，挖掘出公认的价值。此外，数据挖掘算法还需要处理大数据的速度，以便快速得出结果。

3、预测性分析能力

大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析。从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4、语义引擎

由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，所以需要一系列的工具去解析、提取、分析数据。语义引擎的设计就是从“文档”中智能提取信息。

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。高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。

此外，大数据分析还可能涉及数据存储和数据仓库等方面。数据存储是大数据分析的基础，而数据仓库则是为了更好地管理和利用数据而构建的一种数据存储系统。

以上这些方面都是大数据分析中重要的环节，它们共同构成了大数据分析的全过程。