隨著物聯網、云計算、移動互聯網、手機、平板電腦、PC以及遍布各處的各式各樣傳感器的涌現，數據源呈現指數級增長，信息數量及復雜程度快速擴大，從海量數據中提取信息的能力正快速成為戰略性發展方向和要求。
　　大數據分析的五個基本方面
　　1、可視化分析：大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶， 但是他們二者對于大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點， 同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。 ?
　　2、數據挖掘算法：大數據分析的理論核心就是數據挖掘算法， 各種數據挖掘的算法基于不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點， 也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理) 才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的算法才能更快速的處理大數據， 如果一個算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。 ?
　　3、預測性分析能力：大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點， 通過科學的建立模型，之后便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
　　4、語義引擎：大數據分析廣泛應用于網絡數據挖掘，可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、 或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現更好的用戶體驗和廣告匹配。 ?
　　5、數據質量和數據管理：大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理， 無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。?
　　大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、 更加深入的、更加專業的大數據分析方法。
　　NLPIR大數據語義智能分析平臺是根據中文數據挖掘的綜合需求,融合了網絡采集、自然語言理解、文本挖掘和語義搜索的研究成果,并針對互聯網內容處理的全技術鏈條的共享開發平臺。
　　NLPIR大數據語義智能分析平臺主要有采集、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。