同学，您好！大数据分析常见的方法有视觉分析、数据挖掘算法、预测分析能力、语义引擎、数据质量和数据管理这五种，下面针对这些方法进行详细介绍。

　　1.视觉分析

　　无论是对于数据分析专家还是普通用户，数据可视化都是对数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观地展示数据，让数据自己说话，让群众以更直观易懂的方式了解结果。

　　2.数据挖掘算法

　　数据挖掘又称数据库中的知识发现、人工智能机器类型、统计学、数据库、可视化技术等，高度自动化地分析企业数据，进行归纳推理，从中挖掘潜在模式，帮助决策者调整市场策略，降低风险，做出正确的决定。

　　3.预测分析能力

　　预测分析结合了高级分析功能，包括临时统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、优化、实时评分、机器学习等。这些工具可以帮助公司发现数据中的模式并预测当前发生的事情之外的未来进展。

　　4.语义引擎

　　由于非结构化数据的多样性给数据分析带来了新的挑战，需要一系列的工具来解析、提取和分析数据。语义引擎需要被设计成智能地从“文档”中提取信息。

　　5.数据质量和数据管理

　　数据质量和数据治理是一些管理最佳实践。通过标准化流程和工具进行数据处理可以确保预定义的高质量分析结果。

　　了解了以上五种大数据分析的常用方法，接下来便可以应用到实际工作中。如果想了解更多数据分析师和大数据工程师的技能和学习资料，可以点击在线名师了解详情。