隨著經(jīng)濟與IT技術的不斷發(fā)展與更新迭代，各個領域?qū)τ跀?shù)據(jù)的收集、處理、分析都提出了相當高的要求，依靠傳統(tǒng)方法已然無法滿足如此龐大的需求。因此，大數(shù)據(jù)應運而生。而隨著時代發(fā)展，大數(shù)據(jù)技術也日益完善。因而了解今日的大數(shù)據(jù)分析技術和方法有哪些，越來越有其必要性。

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析，有著實時性差、分析角度有限和分析數(shù)據(jù)有限等缺陷。面對著大數(shù)據(jù)體量大、速度要求高、形態(tài)眾多、價值巨大但分布散、信息波動性強等特點時，就顯得力不從心。而大數(shù)據(jù)實時性高且具備整合、分析、預測數(shù)據(jù)信息的特點，無疑可以滿足當前的需要。

大數(shù)據(jù)的處理環(huán)節(jié)包括了：數(shù)據(jù)收集，數(shù)據(jù)建模，數(shù)據(jù)分析。

數(shù)據(jù)收集可分為被動收集與主動收集，被動收集即為用戶端或末端設備主動上傳數(shù)據(jù)，而主動收集為后臺服務端通過端口主動收集末端設備及相關人員的信息。

數(shù)據(jù)建模有兩種途徑較為常用：隨機矩陣理論模型與統(tǒng)一張量模型。其中隨機矩陣理論模型是將從多個數(shù)據(jù)源收集的數(shù)據(jù)進行建模。統(tǒng)一張量模型則是來自多個數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)基于張量擴展算子將不同的數(shù)據(jù)類型表示為子張量來進行建模的形式。

在建模之后，便是大數(shù)據(jù)中最關鍵的部分，大數(shù)據(jù)分析。大數(shù)據(jù)分析主要由五大步驟組成：選擇平臺操作系統(tǒng)、構建Hadoop集群、數(shù)據(jù)整合和預處理、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)挖掘和分析。其中Hadoop是一個用于存儲和處理大數(shù)據(jù)的開源框架，存儲空間與處理效率高，適用于批處理操作。同時Spark屬于Hadoop的改進型，適用于流式與交互式數(shù)據(jù)處理與查詢，實時性強且交互性好。還有較為重要的一個環(huán)節(jié)便是數(shù)據(jù)挖掘，它的主要任務包括預測建模、關聯(lián)分析、聚類分析、異常檢測等。在這些步驟中，有三個關鍵技術貫通始終：虛擬化（提升存儲空間與資源利用效率），Mapreduce（為大數(shù)據(jù)平臺提供并行處理的計算模型，更適用于集群平臺高性能計算）和人工智能（輔助分析挖掘）。

通過我們需要得到的處理結果，大數(shù)據(jù)分析技術和方法可以分為六個基本方面：可視化分析，挖掘性分析，預測性分析，數(shù)據(jù)存儲，數(shù)據(jù)質(zhì)量與管理，語義引擎。如果按照我們的處理方式分類，又可以分為：對比分析，分組分析，回歸分析，預測分析和指標分析。

同時，數(shù)據(jù)倉庫也作為大數(shù)據(jù)分析的前期準備，近期大眾關注度也日益提高。數(shù)據(jù)倉庫可分為：操作型數(shù)據(jù)庫和分析型數(shù)據(jù)庫。主要由四部分組成：各個數(shù)據(jù)源單獨的數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫技術（ETL）、數(shù)據(jù)倉庫和前端應用。各類數(shù)據(jù)在數(shù)據(jù)倉庫中整理歸納后方可更加快速精準地進行分析預測。

以上僅僅是對于大數(shù)據(jù)分析技術和方法的一個粗略解讀。為了方便讀者更加全面的了解，我們還加入了對于大數(shù)據(jù)處理的其他重要環(huán)節(jié)的介紹。在信息技術飛速發(fā)展的今天，大數(shù)據(jù)技術的作用日益重要，因此，了解大數(shù)據(jù)并將其應用于各方各面有著非常積極的意義。