大数据分析中的概率论可以应用于多个方面，包括但不限于1. 数据建模：使用多项式分布、正态分布、泊松分布等来建立数据的随机性。

2. 预测：通过对历史数据进行统计分析，使用Bayes理论或最大似然估计来预测未来的发展情况。
3. 判断：根据历史数据进行样本试验，并采用Fisher方法或χ2方法来评估是否存在显著性差异。
4. 联合判断：通过对多项因子之间的相关性、独立性等进行考察和判断。
5. 时间序列预测：采用ARIMA、Holt-Winters或其他时间序列方法对时间序列数据进行建模并进行预测。