随着云计算的发展和普及，大数据分析的应用愈加广泛。但是，要想在云计算时代做好大数据分析，必须掌握一定的技术和知识。本文将为大家介绍在云计算时代中，大数据分析所需的技术与知识点。

1. 云计算基础知识

首先，云计算是大数据分析的基础和架构，因此必须掌握云计算基础知识。云计算是一种基于网络的计算方式，通过网络将计算能力、存储能力、应用程序和数据等资源提供给用户。云计算模型包括IaaS(基础设施即服务)、PaaS(平台即服务)和SaaS(软件即服务)。

2. 数据库技术

大数据分析需要处理海量数据，数据库技术能够提供高效、安全、可靠的数据管理。在云计算环境下，数据库技术常用的有Hadoop、NoSQL等。Hadoop是基于Java开发的大数据分布式处理框架，可以处理PB级别的数据。NoSQL是非关系型数据库，能够提供高性能、高可靠性的数据管理。

3. 数据挖掘技术

在云计算时代，数据挖掘技术是大数据分析中不可缺少的一部分。数据挖掘可以发掘数据中的模式、规律和趋势，并预测未来的趋势。常用的数据挖掘算法包括聚类、分类、关联规则挖掘等，这些算法能够帮助分析师挖掘数据中的价值信息。

4. 高性能计算技术

大数据分析需要处理海量数据，需要使用高性能计算技术来提高计算效率和计算速度。高性能计算技术包括GPU计算、FPGA计算、多核计算、分布式计算等，这些技术能够提供高效、高速的计算能力。

5. 可视化技术

在大数据分析中，可视化技术可以帮助分析师更好地理解和展示数据结论。常用的可视化技术包括折线图、柱状图、散点图、雷达图等，这些图表能够将数据可视化呈现。

综上所述，云计算时代的大数据分析需要掌握多种技术和知识点，包括云计算基础知识、数据库技术、数据挖掘技术、高性能计算技术和可视化技术等。只有熟练掌握这些知识点，才能够在云计算时代中做好大数据分析。