在大數(shù)據(jù)之中有一個重要概念，那就是數(shù)據(jù)相關(guān)性。大數(shù)據(jù)不是教機器像人一樣思考，而是將復(fù)雜的數(shù)學算法用在海量數(shù)據(jù)上，讓數(shù)據(jù)自己說話。但數(shù)據(jù)相關(guān)性并不是表面的、顯式的，而是需要通過數(shù)據(jù)分析和邏輯疊加使其展現(xiàn)。挖掘這些規(guī)模巨大、形態(tài)各異、價值密度低以及快慢不一的數(shù)據(jù)流之間的相關(guān)性是大數(shù)據(jù)最重要的內(nèi)涵。
大數(shù)據(jù)分析的五個基本方面
1、可視化分析：大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同時還有普通用戶， 但是他們二者對于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點， 同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。  
2、數(shù)據(jù)挖掘算法：大數(shù)據(jù)分析的理論核心就是數(shù)據(jù)挖掘算法， 各種數(shù)據(jù)挖掘的算法基于不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能更加科學的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點， 也正是因為這些被全世界統(tǒng)計學家所公認的各種統(tǒng)計方法(可以稱之為真理) 才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更快速的處理大數(shù)據(jù)， 如果一個算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價值也就無從說起了。  
3、預(yù)測性分析能力：大數(shù)據(jù)分析最終要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是預(yù)測性分析，從大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)，從而預(yù)測未來的數(shù)據(jù)。
4、語義引擎：大數(shù)據(jù)分析廣泛應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘，可從用戶的搜索關(guān)鍵詞、標簽關(guān)鍵詞、 或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現(xiàn)更好的用戶體驗和廣告匹配。  
5、數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理：大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和有效的數(shù)據(jù)管理， 無論是在學術(shù)研究還是在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，都能夠保證分析結(jié)果的真實和有價值。 
大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)就是以上五個方面，當然更加深入大數(shù)據(jù)分析的話，還有很多很多更加有特點的、 更加深入的、更加專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。
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