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　　從所周知，大數據已經不簡簡單單是數據大的事實了，而最重要的現實是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那么越來越多的應用涉及到大數據，而這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素?；谌绱说恼J識，大數據分析普遍存在的方法理論有哪些呢?

　　1.?可視化分析。大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對于大數據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大數據特點，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.?數據挖掘算法。大數據分析的理論核心就是數據挖掘算法，各種數據挖掘的算法基于不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點。另外一個方面也是因 為有這些數據挖掘的算法才能更快速的處理大數據，如果一個算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。

　　? 3.?預測性分析。大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。

　　?4.?語義引擎。非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智能以足以從數據中主動地提取信息。

　　? 5.數據質量和數據管理。大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。

　　簡而言之，數據挖掘其實是一類深層次的數據分析方法。數據分析本身已經有很多年的歷史，只不過在過去數據收集和分析的目的是用于科學研究，另外，由于當時計算能力的限制，對大數據量進行分析的復雜數據分析方法受到很大限制?，F在，由于各行業業務自動化的實現，商業領域產生了大量的業務數據，這些數據不再是為了分析的目的而收集的，而是由于純機會的(Opportunistic)商業運作而產生。分析這些數據也不再是單純為了研究的需要，更主要是為商業決策提供真正有價值的信息，進而獲得利潤。但所有企業面臨的一個共同問題是：企業數據量非常大，而其中真正有價值的信息卻很少，因此從大量的數據中經過深層分析，獲得有利于商業運作、提高競爭力的信息，就像從礦石中淘金一樣，數據挖掘也因此而得名。

　　因此，數據挖掘可以描述為：按企業既定業務目標，對大量的企業數據進行探索和分析，揭示隱藏的、未知的或驗證已知的規律性，并進一步將其模型化的先進有效的方法。

　　北京理工大學大數據搜索與挖掘實驗室張華平主任研發的NLPIR大數據語義智能分析技術是滿足大數據挖掘對語法、詞法和語義的綜合應用。NLPIR大數據語義智能分析平臺是根據中文數據挖掘的綜合需求,融合了網絡精準采集、自然語言理解、文本挖掘和語義搜索的研究成果,并針對互聯網內容處理的全技術鏈條的共享開發平臺。

　　NLPIR大數據語義智能分析平臺主要有精準采集、文檔轉化、新詞發現、批量分詞、語言統計、文本聚類、文本分類、摘要實體、智能過濾、情感分析、文檔去重、全文檢索、編碼轉換等十余項功能模塊，平臺提供了客戶端工具，云服務與二次開發接口等多種產品使用形式。各個中間件API可以無縫地融合到客戶的各類復雜應用系統之中，可兼容Windows，Linux， Android，Maemo5, FreeBSD等不同操作系統平臺，可以供Java，Python，C，C#等各類開發語言使用。

　　在現今社會，數據挖掘技術已經可以被應用與所有的領域和行業中。在人們生活里的各個方面幾乎都可以用到數據挖掘技術數據挖掘技術不但給我們的日常生活帶來了巨大的改變和影響，并且這種影響還深深的改變著我們的生活方式。在各個領域的應用也會越來越廣泛和深入，相關的研究也會越來越全面和深入，綜合應用數據挖掘技術和人工智能技術，為各個行業提供更多幫助。