雖然在大數據傳統的智能數據分析法已經不能適應當前的需求，但是依然有一定的相似性，相關理論和技術依然可以沿用，幾種常見大數據分析方法法：

　　第一種方法是決策樹。這種數據分析方法需要基于信息論基礎上，這種方法實現的輸出結果容易理解，精確度較高，效率也較快，但是它不能用來對復雜的數據進行處理與分析。

　　第二種方法是關聯規則。這種方法主要是用于事物數據庫中，通常帶有大量的數據，當今使用這種方法來削減搜索空間。

　　第三種方法是粗糙集。這種數據分析方法能夠對數據進行主觀評價，只要通過觀測數據，就可以清除冗余的信息。

　　第四種方法是模糊數學分析。這種數據分析方法能夠對實際問題進行模糊的分析，與其他的分析方法相比，能夠取得更為客觀的效果。

　　第五種方法是人工神經網絡。這種數據分析方法具有自學習功能，在此基礎上還具有聯想存儲的功能。

　　第六種方法是混沌和分形理論。這兩種理論主要是用來對自然社會中存在的現象進行解釋，一般用來進行智能認知研究，還能應用于自動控制等眾多領域中。

　　第七種方法是自然計算分析方法。這種數據分析方法根據不同生物層面的模擬與仿真，通常可以分為以下三種不同類型的分析方法：一是群體智能算法，二是免疫算法，三是DNA算法。群體智能主要是對集體行為進行研究，免疫算法具有多樣性，經典的主要有反向、克隆選擇等，而DNA算法主要使屬于隨機化搜索方法，它可以進行全局尋優，在實際的運用中一般都能獲取優化的搜索空間，在此基礎上還能自動調整搜索方向，在整個過程中都不需要確定的規則。

　　當前大數據分析挖掘的技術已經普遍應用于多種行業中，而NLPIR大數據語義智能分析技術是使用效果比較好的技術，并取得了不錯的成效。

　　NLPIR大數據語義智能分析平臺主要有精準采集、文檔轉化、新詞發現、批量分詞、語言統計、文本聚類、文本分類、摘要實體、智能過濾、情感分析、文檔去重、全文檢索、編碼轉換等十余項功能模塊，平臺提供了客戶端工具，云服務與二次開發接口等多種產品使用形式。各個中間件API可以無縫地融合到客戶的各類復雜應用系統之中，可兼容Windows，Linux， Android，Maemo5, FreeBSD等不同操作系統平臺，可以供Java，Python，C，C#等各類開發語言使用。

　　數據挖掘技術本身就是當前數據技術發展的新領域，文本挖掘則發展歷史更短。傳統的信息檢索技術對于海量數據的處理并不盡如人意，文本挖掘便日益重要起來，可見文本挖掘技術是從信息抽取以及相關技術領域中慢慢演化而成的。在信息管理領域，綜合應用數據挖掘技術和人工智能技術，獲取用戶知識、文獻知識等各類知識，將是實現知識檢索和知識管理發展的必經之路。
        以上是奇酷為大家搜集的大數據培訓 智能分析技術促大數據深度挖掘的幾大方法。希望能幫助到大家。