大数据分析技术目前仍属于传统的技术分析模型，其主要工作是先对数据进行筛选，接着进行过滤，然后再对过滤和筛选后的数据进行分析。
大数据分析的五个基本方面
1. (可视化分析)
数据可视化对于数据分析专家和普通用户来说都是数据分析工具最基本的要求。它能够直观地展示数据，使数据能够自己表达，让观众能够听到结果。
2. Data (数据挖掘算法)
可视化是供人观看的，而数据挖掘则是给机器看的。集群算法、分割算法、孤立点分析算法以及其他的一些算法，能够让我们深入到数据内部，挖掘出其中的价值。这些算法不但要应对大数据的体量，还要应对大数据的处理速度。
3. (预测性分析能力)
数据挖掘有助于分析员更好地理解数据。预测性分析能让分析员依据可视化分析以及数据挖掘的结果，做出一些具有预测性的判断。
4. (语义引擎)
我们知道非结构化数据的多样性带来了新的数据分析挑战。我们需要一系列工具来对数据进行解析、提取和分析。语义引擎需要被设计成能够从“文档”里智能地提取信息。
数据具有质量方面的特性，同时也需要进行管理。
数据质量是一些管理方面的最佳实践，数据管理也是。通过标准化的流程对数据进行处理，能够保证有一个预先定义好的高质量的分析结果；通过标准化的工具对数据进行处理，也能够保证有一个预先定义好的高质量的分析结果。
银行业、保险业以及电子商务在不断发展，这使得非结构数据的数量持续增多，进而增加了大数据分析的难度，也对大数据分析的传统模型构成了挑战，那么大数据分析技术的进展究竟该往何处去呢？
第一、软件和硬件相结合
因为数据在发展，硬件基础有了局限性，所以要基于客户现有的基础架构进行优化。我们要了解客户行为，把成熟业务从成熟领域推向更多领域。随着基础架构不断完善，我们的解决方案会随客户需要变化，能更好地与客户合作。
第二、大数据分析方式的不断改变
减少了对固有数据的依赖。现有阶段，人们一般讨论的是在数据规模方面如何处理，以及数据分析方式的改变。随着自我校正方式的发展，服务渠道在不断变化。这些大数据分析数据的改变，弥补了传统大数据分析方式的不足，一些数据的自我调整已经能够取代传统的技术模式。
第三、机器学习的模型得到发展
机器学习的模型是以假设为基础的。传统的数据模型随着数据量的持续增加。为了能对这些数据进行更优的分析和决策，机器学习的模型会不断地发展和被应用。现阶段机器学习处于展示阶段。这个技术能够不断完善，还能为中国客户降低很大风险。比如在银行业数据分析中，如何快速保护数据安全、发现坏账，这些都需要通过大数据分析模型进行调整。大数据方面，基于机器学习的模型能够持续增加变量，能助力数据分析者做出更快速的分析决策，这是机器学习的优势所在。在后续很长的发展阶段里，机器学习的模型或许会替代传统的模型。
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