大数据分析流程的描述（大数据分析的基本流程包含几个步骤,分别是什么?）

数据分析的基本流程是什么?

1、细化分析目标是指根据运营目标，确定能够进行优化的数据点。④提取处理数据 在提取数据这里涉及一个数据埋点的问题，在产品设计的早期，运营人员就要规划好运营关键点，列出埋点清单提交给开发人员，以免后期运营过程中想要查看某一个数据但却没有数据记录信息。

2、【答案】：数据分析的主要过程包括：收集数据，整理数据，提取信息，构建模型，进行推断．获得结论。具体分析如下：（1）收集数据，整理数据。首先要选择合理的收集数据的方法，获得有价值的原始数据，通过制作图、表等方式，对数据进行整理，以便探索数据中隐藏的信息。（2）提取信息，构建模型。

3、数据处理。对收集到的原始数据进行数据加工，主要包括数据清洗、数据分组、数据检索、数据抽取等处理方法。数据探索。通过探索式分析检验假设值的形成方式，在数据之中发现新的特征，对整个数据集有个全面认识，以便后续选择何种分析策略。分析数据。

4、分析数据 分析数据是将收集的数据通过加工、整理和分析、使其转化为信息，通常用方法有：老七种工具，即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；新七种工具，即关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。

大数据的处理过程一般包括哪几个步骤?

1、大数据处理过程一把包括四个步骤，分别是 收集数据、有目的的收集数据 处理数据、将收集的数据加工处理 分类数据、将加工好的数据进行分类 画图（列表）最后将分类好的数据以图表的形式展现出来，更加的直观。

2、大数据的处理过程一般包括如下：数据采集：收集各种数据来源的数据，包括传感器数据、日志文件、社交媒体数据、交易记录等。数据采集可以通过各种方式进行，如API接口、爬虫、传感器设备等。数据存储：将采集到的数据存储在适当的存储介质中，例如关系型数据库、分布式文件系统、数据仓库或云存储等。

3、大数据处理流程包括：数据采集、数据预处理、数据入库、数据分析、数据展现。数据采集数据采集包括数据从无到有的过程和通过使用Flume等工具把数据采集到指定位置的过程。数据预处理数据预处理通过mapreduce程序对采集到的原始日志数据进行预处理，比如清洗，格式整理，滤除脏数据等，并且梳理成点击流模型数据。

4、大数据处理过程包括：数据采集、数据预处理、数据存储、数据处理与分析、数据展示/数据可视化、数据应用，具体如下：数据采集 大数据处理的第一步是从各种来源中抽取数据。这可能包括传感器、数据库、文件、网络等。这些来源可能是物理的设备，如传感器，或者是虚拟的，如网络数据。

5、大数据处理过程一般包括以下步骤：数据收集 大数据处理的第一步是从各种数据源中收集数据。这些数据源可能包括传感器、社交媒体平台、数据库、日志文件等。收集到的数据需要进行验证和清洗，以确保数据的准确性和一致性。数据存储 大数据需要被有效地存储和管理，以便后续的处理和分析。

数据分析师的数据分析流程

1、数据收集 了解数据收集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包含数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。帮助数据剖析师更有针对性的控制数据生产和收集进程，避免因为违反数据收集规则导致的数据问题；一起对数据收集逻辑的认识增加了数据剖析师对数据的了解程度，尤其是数据中的反常改变。

2、分析数据。数据整理完毕，就要对数据进行综合分析和相关分析，需要对产品、业务、技术等了如指掌才行，常常用到分类、聚合等数据挖掘算法。Excel是最简单的数据分析工具，专业数据分析工具有R语言、Python等。得到可视化结果。

3、数据分析是指用适当的分析方法及工具，对收集来的数据进行分析，提取有价值的信息，形成有效结论的过程。在确定数据分析思路阶段，数据分析师就应当为需要分析的内容确定适合的数据分析方法。到了这个阶段，就能够驾驭数据，从容地进行分析和研究了。

4、识别信息需求 识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。数据采集 了解数据采集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包括数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。

大数据分析的首要步骤

数据获取：大数据分析师工作的首要步骤是获取数据。这一步骤涉及识别并访问存储企业数据的数据库或数据源。掌握基础的SQL（结构化查询语言）知识对于读取和组织数据至关重要。 数据理解：在获取数据之后，分析师需要对数据进行初步的理解和清洗。

大数据分析的第一步是要清晰界定需要回答的问题。对问题的界定有两个标准，一是清晰、二是符合现实。（二）数据可行性论证 论证现有数据是否足够丰富、准确，以致可以为问题提供答案，是大数据分析的第二步，项目是否可行取决于这步的结论。

数据清洗和预处理：由于数据的来源多样性和质量差异，大数据往往需要进行清洗和预处理，以去除噪声、处理缺失值和异常值，并进行数据转换和标准化。这些步骤有助于确保数据的准确性和一致性，为后续的分析做好准备。数据分析技术：大数据分析使用各种技术和算法来发现数据中的模式、关联和趋势。

本文将介绍大数据分析的主要步骤和面临的挑战。大数据分析包括以下步骤：数据采集——从各种常规和非常规来源收集非结构化和结构化数据，包括机器传感器。数据存储——将数据存储到稳定、分布式和可扩展的存储中，它们位于有复制副本的消费类硬件中。描述性分析——汇总数据并开发数据可视化。

一，数据收集 数据收集是数据分析的最根柢操作，你要分析一个东西，首要就得把这个东西收集起来才行。因为现在数据收集的需求，一般有Flume、Logstash、Kibana等东西，它们都能通过简略的配备结束杂乱的数据收集和数据聚合。二，数据预处理 收集好往后，我们需求对数据去做一些预处理。