数据分析

数据分析包括可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析能力、语义引擎、数据质量和数据管理，分析数据价值、探索场景，生产更多的数据服务，助力企业科学有效地挖掘数据价值。

可视化分析

用大数据分析的群体十分广泛，这其中既包括大数据分析师当然也包含对于大数据分析一窍不通的普通人。可视化分析的要求就是不管面对的群体是谁，不管读者的文化程度是否达到一定要求，都可以让所有读者都可以一看就懂。
数据挖掘算法

如果说，可视化分析的面向对象是人，那么数据挖掘算法所面向的对象就是机器。数据挖掘算法可以看作是一组试探法和计算,它的依据是数据创建数据挖掘模型。
预测性分析能力

预测性分析可以说是大数据分析最重要的应用领域之一。预测性分析的重要性在于，它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，也就是说想要做好预测性分析就一定要将前两个步骤的基础打扎实，否则会一步错步步错。
语义引擎

网络数据挖掘是大数据分析，可从用户的搜索关键词、标签关键词、或其他输入语义。分析判断用户需求，从而实现更好的用户体验和广告匹配。
数据质量和数据管理

数据质量和数据管理是大数据分析的左膀右臂，它们是大数据分析的得力帮手。只有拥有高质量的数据和有效的数据管理，才能保证大数据分析的价值。