大数据剖析的使用者有大数据剖析专家，一起还有普通用户，可是他们二者关于大数据剖析最基本的要求便是可视化剖析，由于可视化剖析能够直观地出现大数据特色，一起能够十分简单被读者所承受，就好像看图说话相同简单明了。
大数据剖析的理论中心便是数据发掘算法，各种数据发掘的算法根据不同的数据类型和格局才干愈加科学地出现出数据自身具有的特色，也正是由于这些被全世界计算学家所公认的各种计算办法（能够称之为真理）才干深化数据内部，发掘出公认的价值。别的一个方面也是由于有这些数据发掘的算法才干更快速地处理大数据，假如一个算法得花上好几年才干得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。
大数据剖析最重要的应用领域之一便是猜测性剖析，从大数据中发掘出特色，经过科学地树立模型，之后便能够经过模型带入新的数据，然后猜测未来的数据。
大数据剖析广泛应用于网络数据发掘，可从用户的查找关键词、标签关键词或其他输入语义，剖析、判别用户需求，然后完成更好的用户体会和广告匹配。
大数据剖析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有用的数据管理，无论是在学术研究仍是在商业应用领域，都能够确保剖析成果的实在和有价值。大数据剖析的根底便是以上几个方面，当然愈加深化大数据剖析的话，还有许多愈加有特色的、愈加深化的、愈加专业的大数据剖析办法
