大数据主要解决的问题大量数据存储和大量数据计算问题
大数据的特点：为大(数据存储量大)、多(数据种类多样化)、值(筛选所需数据)、快)数据增长速度快、处理数据速度快、获取数据速度快)、信件
大数据的应用场景： 1、电子商务(猜测你喜欢的事情，聪明的推荐)。
2、媒体(今天的标题、嘀嗒等) ) )。
3、金融领域(风险评估)。
4、交通(地图、红灯)。
5、电信(推荐课程) )。
6、安全(监控)。
大数据业务分析的基本步骤： 1、精准分析目的和思路
2、数据收集(一手数据、二手数据、爬虫类) )。
3、数据处理(数据清洗、转换、提取、计算) )。
4、数据分析(用户行为、用户定位)、工具) mysql、redis等
5、数据可视化(直观地看) )。
6、数据报告(汇总报告) )
五种大数据分析方法目前进入大数据时代，平时在浏览器上推送感兴趣的话题可能被认为是大数据分析的结果，大数据分析方法有哪些？ 一起看看吧！
大数据常用的分析方法：
1.可视化分析:大数据分析的用户既有大数据分析专家，也有公众用户，但两者对大数据分析最基本的要求是可视化分析。 因为可视化分析既能直观地展现大数据的特征，又像看图说话一样非常容易被读者接受。
2.数据挖掘算法大数据分析的理论核心是数据挖掘算法。 各种数据挖掘的算法可以基于各种数据类型和格式更科学地表示数据本身所具有的特征。 这也是因为这些世界统计学家公认的各种统计方法(可以说是真理)可以渗透到数据内部，发挥公认的价值。 另一个方面是因为有了这些数据挖掘的算法，才能更快地处理大数据。 如果一个算法需要很多年才能得出结论，那么大数据也没有价值。
3.预测性分析:大数据分析最终需要的应用领域之一是预测性分析，从大数据中挖掘特征，科学建立模型，然后可以通过模型引入新数据，成为未来的数据
4.语义引擎:非结构化数据的多样性给数据分析带来了新的挑战，我们需要分析一系列的工具系统，提取数据。 语义引擎必须设计成具有足够的人工智能来主动从数据中提取信息。
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。 高质量的数据和高效的数据管理，无论是学术研究还是商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和价值。
大数据的技术：
数据采集:ETL工具将分布式异构数据源中的数据(例如关系数据、平面数据文件等)提取到临时中间层，然后进行清洗、转换和集成，最后进行数据仓库或数据
数据存取:关系数据库、NOSQL、SQL等。
基础架构:云存储、分布式文件存储等。
数据处理:自然语言处理(NLP，Natural Language Processing )是研究人与计算机交互的语言问题学科。 处理自然语言的关键是让计算机“理解”自然语言，因此自然语言处理既称为自然语言理解，也称为计算语言学。 一方面是语言信息处理的分支，另一方面是人工智能的中心课题之一。
统计分析:假设检验、显着性检验、差异分析、相关性分析、t检验、方差分析、卡方分析、偏相关性分析、距离分析、回归分析、简单回归分析、逐步回归分析、回归预测和残差分析、岭
数据挖掘:分类(Classification )、估计(Estimation )、预测(Prediction )、关联组或关联规则) affinitygroupingorasocoction