無論是日志數據分析專家還是普通用戶，數據可視化都是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直接顯示數據，讓數據為自己說話，讓觀眾看到結果。

方法1、數據挖掘算法

如果可視化是用于人們觀看的，那么數據挖掘是用于機器觀看的。聚類、分割、孤立點分析和其他算法使我們能夠更深入地挖掘數據和價值。這些算法不僅需要處理大量數據，而且必須盡可能降低處理大數據的速度。

方法2、預測分析能力

數據挖掘使分析師能夠更好地理解數據，而預測分析使分析師能夠基于可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性判斷。

方法3、語義引擎

由于非結構化數據的多樣性給數據分析帶來了新的挑戰，因此需要一系列工具來分析、提取和分析數據。語義引擎需要被設計成智能地從“文檔”中提取信息。

方法4、數據質量和主數據管理

數據質量和數據管理是一些管理最佳實踐。通過標準化流程和工具處理數據，確保預定義的高質量分析結果。

到了業務部門操作流程的部門，光挖掘是不夠的，必須給他加上數據分析，才能不光認識到這個事的存在，還能知道它好不好，有沒有問題。需不需要改進。這就是我們在流程挖掘的基礎上要進一步做診斷做預警。

數據挖掘對探索未知領域很有用，比如市場行情，但是還可能泄露隱私，因為從未知變成了已知。比如從你每天的行程軌跡挖掘一個不認識你的人可以知道你是一個上班族，家在哪里，公司在哪里，可以通過大量的數據比對發現規律。但這些信息可能會被濫用，所以在大數據挖掘面前，我們還要注意保護隱私。

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