若需要深入的对大数据处理分析，还有需要更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。对大数据处理分析的基础是:

1)可视化分析。大数据分析使用者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，如同看图说话一样简单明了。数据可视化无论对于普通用户或是数据分析专家，都是最基本的功能。数据图像化可以让数据自己说话，让用户直观的感受到结果。

数据可视化主要是借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。主要应用于海量数据关联分析，将各种不同信息图形化，建立不同数据来源、不同信息之间的公共元素和联系，建立起不同实体之间的关联，从而发现那些隐藏在大数据中的关联性线索和情报。由于所涉及到的信息比较分散、数据结构有可能不统一，借助功能强大的可视化数据分析平台，可辅助人工操作将数据进行关联分析，并做出完整的分析图表，简单明了、清晰直观，更易于接受。

2)数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，数据挖掘的算法多种多样，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法(可以称之为真理)才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。

有了这些数据挖掘算法才能更快速的处理大数据，如果一个算法得花上好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。数据挖掘算法是根据数据创建数据挖掘模型的一组试探法和计算，为了创建该模型，算法将首先分析用户提供的数据，针对特定类型的模式和趋势进行查找。并使用分析结果定义用于创建挖掘模型的最佳参数，将这些参数应用于整个数据集，以便提取可行模式和详细统计信息。这些算法一定要能够应付大数据的量，同时还具有很高的处理速度。

3)预测性分析。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，需要一套工具去分析，提炼数据。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从纷繁的数据中挖掘出其特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。预测性分析可以让分析师根据图像化分析和数据挖掘的结果做出一些前瞻性判断。

预测性分析结合了多种高级分析功能，包括特别统计分析、预测建模、数据挖掘、文本分析、实体分析、优化、实时评分、机器学习等，从而对未来，或其他不确定的事件进行预测。可以帮助我们了解目前状况以及确定下一步的行动方案，从依靠猜测进行决策转变为依靠预测进行决策。它可分析用户的结构化和非结构化数据中的趋势、模式和关系，运用这些指标来洞察预测将来事件，并作出相应的措施。

4)语义引擎。语义引擎是把已有的数据加上语义，可以把它想象成在现有结构化或者非结构化的数据库上的一个语义叠加层。语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足以从数据中主动地提取信息，将人们从繁琐的搜索条目中解放出来，让用户更快、更准确、更全面地获得所需信息，提高用户的互联网体验。语言处理技术包括机器翻译、情感分析、舆情分析、智能输入、问答系统等。

5)数据质量和数据管理。数据质量和数据管理是指对数据从计划、获取、存储、共享、维护、应用、消亡全生命周期的每个阶段里可能引发的各类数据质量问题，进行识别、度量、监控、预警等一系列管理活动，并通过改善和提高组织的管理水平使得数据质量获得进一步提高。