大数据分析指对庞大数据的分析。当数据分析作用于大数据时，大数据必然有几个角色，什么是大数据分析？“Da 数据分析”的三个阶段是什么？大数据的预测分析方法有哪些？1.大数据分析的用户是大数据分析的专家和普通用户，但大数据分析最基本的要求是可视化分析，因为可视化分析可以直观地呈现大数据的特征，容易被读者接受。
第一，描述性思维是把一些结构化数据或者非结构化数据变成客观标准。大数据思维过程中，涉及到很多人为因素，也可以进行数据分析。比如对消费者行为的研究，可以是定量的，也可以是定量的，描述性思维要包括消费者行为的方方面面。这里有一个例子。购物中心将继续收集连接到局域网的顾客的数据，以了解他们的消费和分布情况。消费者可以实现购物、餐饮、休闲、娱乐的一站式服务，也可以在很大程度上提升用户体验。
第二，相关性思维是对数据之间相关性的研究。对于消费者行为或用户行为的研究，这些行为在一定程度上与其他不同的数据有着内在的联系。large 数据分析的结果可以更好的建立数据预测模型，可以用来预测消费者的偏好和行为，对相关性的研究也可以更好的支持预测思维。
Da 数据分析的具体内容可以分为四个步骤:1 .数据获取:需要把握对问题的业务理解，将其转化为数据问题来解决。说白了就是需要什么数据，从哪些角度去分析。确定问题后，进行数据收集。这样就要求数据分析老师具有结构化的逻辑思维。2、数据处理:数据处理需要掌握高效的工具，如:Excel基础、常用函数和公式、透视表、VBA程序开发方程必备；其次是Oracle和SQLsever。
还有Hadoop等分布式数据库，也要掌握。3.数据的分析:数据的分析需要各种统计分析模型，比如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。SPSS，SAS，Python，R等工具，多多益善。达内教育的大数据云计算课程体系内容全面，技术深厚，涉及JavaEE架构级技术、分布式高并发技术、云计算架构技术、云计算技术、云计算架构技术等。
