科學技術的更新與網際網路的飛速發展，推動著大資料時代的來臨，每天各行各業都在產生數量無法預估的資料碎片。只有在合理的時間內擷取、管理、處理、整理這些龐大的資料庫，才能幫助企業獲得自己想要的資料，從而更好地提出經營管理對策。那麼資料分析有哪幾種方法？今天小編就為大家整理一下：

1、視覺化分析

大資料分析的使用者有大資料分析專家，同時還有普通使用者，但是他們二者對於大資料分析最基本的要求就是視覺化分析，因為視覺化分析能夠直觀的呈現大資料特點，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瞭。

2、資料探勘演算法

大資料分析的理論核心就是資料探勘演算法，各種資料探勘的演算法基於不同的資料型別和格式才能更加科學的呈現出資料本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入資料內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些資料探勘的演算法才能更快速的處理大資料，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大資料的價值也就無從說起了。

3、預測性分析能力

大資料分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大資料中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的資料，從而預測未來的資料。

4、資料質量和資料管理

大資料分析離不開資料質量和資料管理，高質量的資料和有效的資料管理，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。 當然更加深入大資料分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大資料分析方法。

2019年，大資料依舊炙手可熱，各大企業將爭相搶奪大資料專業人才，巨大的企業需求催生大資料開發、資料探勘、資料分析等諸多崗位。