大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。
对大数据bigdata进行采集、清洗、挖掘、分析等，大数据主要有数据采集、数据存储、数据管理和数据分析与挖掘技术等：
数据处理：自然语言处理技术。
统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析等。
数据挖掘：分类(Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinitygroupingorassociationrules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、DescriptionandVisualization)、复杂数据类型挖掘(Text,Web,图形图像，视频，音频等)。
随着大数据的发展，大数据分析广泛应用在各行各业，其中金融与零售行业应用较为广泛。
大数据分析方法：
大数据挖掘：定义目标，并分析问题
开始大数据处理前，应该定好处理数据的目标，然后才能开始数据挖掘。
大数据挖掘：建立模型，采集数据
可以通过网络爬虫，或者历年的数据资料，建立对应的数据挖掘模型，然后采集数据，获取到大量的原始数据。
大数据挖掘：导入并准备数据
在通过工具或者脚本，将原始转换成可以处理的数据，
大数据分析算法：机器学习
通过使用机器学习的方法，处理采集到的数据。根据具体的问题来定。这里的方法就特别多。
大数据分析目标：语义引擎
处理大数据的时候，经常会使用很多时间和花费，所以每次生成的报告后，应该支持语音引擎功能。
大数据分析目标：产生可视化报告，便于人工分析
通过软件，对大量的数据进行处理，将结果可视化。
大数据分析目标：预测性
通过大数据分析算法，应该对于数据进行一定的推断，这样的数据才更有指导性。