大數據具體是干什么的呢？
通常稱為大數據是一系列的技術,經過多年的發展,已經形成大型數據從數據收集、整理、傳輸、存儲、安全、分析和應用的一系列鏈接,鏈接的工作涉及到很多大數據,這些工作與物聯網,云計算也有密切聯系。
大數據是一個抽象的概念，在企業、政府、高校等單位無法存儲和計算數據。
當然，大數據需要新的處理模式具備更強的決策能力、洞察發現能力和流程優化能力，以適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據有很多應用，從數據收集和存儲，到分析和應用
另外，我們的產品和服務是在分析它們的數據的基礎上形成的，這些產品和服務也會產生新的數據，這些數據會被循環到我們的過程中。
1.數據挖掘算法
山東大學數據分析的基礎教程，理論核心是大數據分析，數據挖掘計算方法，各種基于不同數據類型和格式數據挖掘算法提出數據本身的特點，更科學，這些是都是貫穿了各種統計方法的統計（可以稱為真相），數據挖掘已經被接受的價值。另一方面，這些數據挖掘算法可以更快地處理大數據。如果一個算法在幾年內得出結論的話，大數據的價值就會消失。
2.預測分析
預測分析是大數據分析的最終應用領域之一。從大數據中發掘特征，科學建立模型，通過模型導入新數據，預測將來的數據。
3.語義引擎
大數據分析廣泛應用于網絡數據挖掘。這可以從用戶的搜索關鍵字、標簽關鍵字或其他輸入語義分析、判斷用戶的需求，并實現更好的用戶體驗和廣告匹配。
4.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。無論是學術研究還是商業應用，高質量的數據和有效的數據管理都能保證分析結果的真實性和價值。以上五個方面是大數據分析的基礎。當然，對于更深入的大數據分析，還有很多更有特色、更深入、更專業的大數據分析方法。
