大數據分析要實現的應用領域之一就是預測性分析，可視化分析和數據挖掘都是前期鋪墊工作，只要在大數據中挖掘出信息的特點與聯系，就可以建立科學的數據模型，通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。下面由八爪魚爬蟲工具為大家詳細介紹大數據可視化分析以及預測性分析技術方法。

　　數據是結構化的，包括原始數據中的關系數據庫，其數據就是半結構化的，比如文字、圖片、視頻數據，同時也包括了網絡的不同構型的數據，比如鏈接、位置信息等。通過對不同類型數據的分析，就可以較為直觀的發現不同類型的知識結構和內容，包括反映表征的、帶有普遍性的廣義型知識;用于反映數據的匯聚模式或根據對象的屬性區分其所屬類別的特征型知識;差異和極端特例進行描述的差異型知識;反映一個事件和其他事件之間依賴或關聯的關聯型知識;根據當前歷史和當前數據預測未來數據的預測型知識。當前已經出現了許多知識發現的新技術，其中之一就是可視化方法。

　　數據可視化技術有3個鮮明的特點：一，與用戶的交互性強。用戶不再是信息傳播中的受者，還可以方便地以交互的方式管理和開發數據。二，數據顯示的多維性。在可視化的分析下，數據將每一維的值分類、排序、組合和顯示，這樣就可以看到表示對象或事件的數據的多個屬性或變量。三，直觀的可視性特點。數據可以用圖像、曲線、二維圖形、三維體和動畫來顯示,并可對其模式和相互關系進行可視化分析。

　　數據挖掘是指數據庫中的知識發現，其歷史可以追溯到1989年美國底特律市召開的第一屆KDD國際學術會議上，而第一屆知識發現和數據挖掘(Data Mining，DM)國際學術會議是1995年加拿大召開的，會議上將數據庫里存放的數據生動地比擬成礦床，從而“數據挖掘”這個名詞很快就流傳開來。數據挖掘的目的是在雜亂無章的數據庫中，從海量的數據中找到有用的數據，并將其隱藏的潛在價值的信息查找出來的過程。事實上，數據挖掘只是整個KDD過程中的一個步驟。

　　數據挖掘的定義沒有統一的說法，其中“數據挖掘是一個從不完整的、不明確的、大量的并且包含噪聲的具有很大隨機性的實際應用數據中，提取出隱含其中、事先未被人們獲知、卻潛在有用的知識或模式的過程”是被廣泛接受的定義。事實上，該定義中所包含的信息——大量真實的數據源包含著噪聲;滿足用戶的需求的新知識;被理解接受的而且有效運用的知識;挖掘出的知識并不要求適用于所有領域，可以僅支持某個特定的應用發現問題。以上這些特點都表現了它對數據處理的作用，在有效處理海量且無序的數據時，還能夠發現隱藏在這些數據中的有用的知識，最終為決策服務。從技術這個角度來說，數據挖掘就是利用一系列相關算法和技術從大量的數據中提取出為人們所需要的信息和知識，隱藏在數據背后的知識，可以以概念、模式、規律和規則等形式呈現出來。

　　預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。大數據分析最終要實現的應用領域之一就是預測性分析，可視化分析和數據挖掘都是前期鋪墊工作，只要在大數據中挖掘出信息的特點與聯系，就可以建立科學的數據模型，通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。作為數據挖掘的一個子集，內存計算效率驅動預測分析，帶來實時分析和洞察力，使實時事務數據流得到更快速的處理。實時事務的數據處理模式能夠加強企業對信息的監控，也便于企業的業務管理和信息更新流通。此外，大數據的預測分析能力，能夠幫助企業分析未來的數據信息，有效規避風險。在通過大數據的預測性分析之后，無論是個人還是企業，都可以比之前更好地理解和管理大數據。

　　盡管當前大數據的發展趨勢良好，但網絡大數據對于存儲系統、傳輸系統和計算系統都提出了很多苛刻的要求，現有的數據中心技術很難滿足網絡大數據的需求。因此，科學技術的進步與發展對大數據的支持起著重要的作用，大數據的革命需要考慮對IT行業進行革命性的重構。網絡大數據平臺(包括計算平臺、傳輸平臺、存儲平臺等)是網絡大數據技術鏈條中的瓶頸，特別是網絡大數據的高速傳輸，需要革命性的新技術。此外，既然在大數據時代，任何數據都是有價值的，那么這些有價值的數據就成為了賣點。