1、可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了。

2、数据挖掘算法

大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计 学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。另外一个方面也是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。

3、预测性分析

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。

4、语义引擎

非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息。

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。

    数据分析 Data Analysis 是数学与计算机科学相结合的产物，指使用适当的统计分析方法对搜集来的大量数据进行分析，提取有用信息并形成结论，从而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

    数据挖掘则指的是从大量的，不完全的，有噪声的，模糊的和随机的实际应用数据中，通过应用聚合，分类，回归和关联规则等技术，挖掘潜在价值的过程。

    数据分析有狭义和广义之分。狭义的数据分析指根据分析目的，采用对比分析，分组分析，交叉分析和回归分析等分析方法，对收集的数据进行处理分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用，并得到一个特征统计量结果的过程。一般说的数据分析就时狭义数据分析。而广义的数据分析指针对搜集的数据运用基础探索，统计分析，深层挖掘等方法，发现数据中有用的信息和未知的规律与模式，为下一步业务决策提供理论与实践依据。

    数据可视化 Data Visualization 是数据分析和数据科学的关键技术之一。它将数据或信息编码为图形或图像，允许使用图形图像处理，计算机视觉以及用户界面，通过表达，建模以及对立体，表面，属性和动画显示，对数据加以可视化解释。

数据可视化过程，数据处理，视觉编码，可视化生成。

数据处理聚焦数据的采集，清理，预处理，分析和挖掘。

视觉编码聚焦于对光学图像进行接收，提取信息，加工变换，模式识别以及存储显示。

可视化生产则聚焦于将数据转换成图形，并进行交互处理。

（1）爬取数据需要使用Python

（2）数据分析需要Python

（3） Python语言简单高效

NumPy，Scipy , Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn,

数据可视化指的是，通过商业智能BI以图形化手段为基础，将复杂、抽象和难以理解的数据用图表进行表达，清晰有效地传达信息。数据可视化是商业智能BI数据分析的延伸，分析人员借助统计分析方法，将数据转化为信息，然后进行可视化展现。

数据可视化-派可数据商业智能BI

经过数据可视化处理后，复杂的数据分析报告就转化为了商业智能BI中简洁明了的可视化报表，让企业中财务、生产、运营、销售等不同部门不同职务的员工，都能通过数据可视化获取信息，促使企业更好地发展。

最后，分析人员还可以借助商业智能BI，分别制作PC、移动、大屏等不同终端的可视化报表，形成管理驾驶舱、业务分析、企业状况、核心指标、监控预警等不同风格、功能的数据可视化，让数据分析深入企业内核，以数据为核心驱动企业健康发展。

数据可视化工具

1、可视化工具的优点就是更加轻量化，可以通过模板完成简单图表的制作。可视化工具也可以细分为两种，一种是免费和收费并行，这种可视化工具一般会有水印、功能、导入导出等方面的限制，付费解锁全功能。

另一种就是开源的可视化工具，一般可以免费使用全部功能，也能制作复杂的数据可视化报表，但是通常需要编写代码来制作可视化图表，对使用者的IT技术要求比较高。

2、商业智能BI功能比较完善，有丰富的组件模板，是一套完整的由数据仓库、查询报表、数据分析、数据可视化等组成的数据类技术解决方案。商业智能BI可以直连数据库，将不同来源数据储存到数据仓库，也拥有ETL和数据模型等数据处理能力，对数据以指标、标签的形式进行分类分级。

数据可视化-派可数据商业智能BI

在商业智能BI中，数据可视化能分别为PC、移动端、大屏制作可视化报表，只需拖拉拽就能完成数据可视化分析，制作可视化报表，还拥有详细的用户权限设置功能保护数据安全。

派可数据 商业智能BI可视化分析平台

数据可视化技术的出现是在1950年左右计算机图形学发展后出现的，最基本的条件就是通过计算机图形学创造出了直观的数据图形图表。如今，我们所研究的大数据可视化主要包括数据可视化、科学可视化和信息可视化。

数据可视化

数据可视化是指大型数据库中的数据，通过计算机技术能够把这些纷繁复杂的数据经过一系列快速的处理并找出其关联性，预测数据的发展趋势，并最终呈现在用户面前的过程。通过直观图形的展示让用户更直接地观察和分析数据，实现人机交互。数据可视化过程需要涉及的技术主要有几何技术、面向像素技术、分布式技术、图表技术等。

科学可视化

科学可视化是指利用计算机图形学以及图象处理技术等来展示数据信息的可视化方法。一般的可视化包括利用色彩差异、网格序列、网格无序、地理位置、尺寸大小等。但是传统的数据可视化技术不能直接应用于大数据中，需要借助计算机软件技术提供相应的算法对可视化进行改进。目前比较常见的可视化算法有分布式绘制和基于CPU的快速绘制算法。

信息可视化

信息可视化是指通过用户的视觉感知理解抽象的数据信息，加强人类对信息的理解。信息可视化处理的数据需要具有一定的数据结构，并且是一些抽象数据。如视频信息、文字信息等。对于这类抽象信息的处理，首先需要先进性数据描述，再对其进行可视化呈现。

1，数据可视化

数据可视化，是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为，一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量。[1]

它是一个处于不断演变之中的概念，其边界在不断地扩大。主要指的是技术上较为高级的技术方法，而这些技术方法允许利用图形、图像处理、计算机视觉以及用户界面，通过表达、建模以及对立体、表面、属性以及动画的显示，对数据加以可视化解释。与立体建模之类的特殊技术方法相比，数据可视化所涵盖的技术方法要广泛得多。

2，信息可视化

信息可视化（Information visualization）是一个跨学科领域，旨在研究大规模非数值型信息资源的视觉呈现，如软件系统之中众多的文件或者一行行的程序代码，以及利用图形图像方面的技术与方法，帮助人们理解和分析数据。与科学可视化相比，信息可视化则侧重于抽象数据集，如非结构化文本或者高维空间当中的点（这些点并不具有固有的二维或三维几何结构）。