1. analytic visualizations（可视化分析）

不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2. data mining algorithms（数据挖掘算法）

可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3. predictive analytic capabilities（预测性分析能力）

数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

教育大数据分析方法有哪三种 扩展

大数据分析分为三个层次，即描述分析、预测分析和规范分析。

1、描述分析：是探索历史数据并描述发生了什么（分析已经发生的行为）

2、预测分析：用于预测未来的概率和趋势（分析可能发生的行为）

3、规范分析：根据期望的结果、特定场景、资源以及对过去和当前事件的了解对未来的决策给出建议（分析应该发生的行为）。