داده‌های بزرگ به حجم عظیمی از داده‌ها اشاره دارد که به دلیل حجم، سرعت و تنوع بالای خود، نیاز به فناوری‌ها و روش‌های خاص برای ذخیره‌سازی، پردازش و تحلیل دارند. Hadoop و Spark از جمله فناوری‌های محبوب در این زمینه هستند.

تحلیل توصیفی به بررسی و خلاصه‌سازی داده‌های گذشته می‌پردازد. تحلیل پیش‌بینی‌کننده از مدل‌های آماری برای پیش‌بینی نتایج آینده استفاده می‌کند. تحلیل تجویزی به پیشنهاد راه‌حل‌ها و اقدامات بهینه برای مشکلات شناسایی‌شده می‌پردازد.

یادگیری ماشینی به استفاده از الگوریتم‌هایی اشاره دارد که می‌توانند از داده‌ها یاد بگیرند و پیش‌بینی‌ها یا تصمیم‌گیری‌های خودکار انجام دهند. این تکنیک‌ها برای تحلیل داده‌های پیچیده و استخراج الگوهای پنهان استفاده می‌شوند.

مراحل اجرای یک پروژه تحلیل داده شامل تعریف مسئله، جمع‌آوری داده‌ها، پاک‌سازی داده‌ها، تحلیل داده‌ها، مدل‌سازی، ارزیابی مدل و تفسیر نتایج است. هر یک از این مراحل نیازمند دانش و مهارت‌های خاصی در زمینه داده‌ها است.