1、一般来讲，典型的数据分析包含六个步骤，分别是明确思路收集数据处理数据分析数据展现数据以及撰写报告，下面尚硅谷具体讲一讲数据分析的六大步骤明确数据分析的目的以及思路是确保数据分析过程有效进行的首要条件它作用的是可以为数据的收集处理及分析提供清晰的指引方向可以说思路是整个分析；并且高度交互，实现针对某个点显示所有品类或时间的具体数据，高效获取数据分析结果桑基图＋钻取可视化效果如下不仅可以看到数据流转趋势，还可以深入查看具体的流转的数据是哪些，精准到每个点，以便业务人员对症下药，GIS地图效果如下以上数据分析步骤数据分析图表都来自bdp商业数据平台哦~。

2、1可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看图说话一样简单明了2 数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于；1需求分析 需求分析是大数据可视化项目开展的前提，要描述项目背景与目的业务目标业务范围业务需求和功能需求等内容，明确实施单位对可视化的期望和需求包括需要分析的主题各主题可能查看的角度需要发泄企业各方面的规律用户的需求等内容2建设数据仓库数据集市的模型 数据仓库数据集市的；通常情况下，指令型分析不是单独使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法总结大数据分析常用的基本方法有描述型分析诊断型分析预测型分析以及指令型分析描述型分析是统计分析的第一个步骤，对调查所得的大量数据资料进行初步的整理和归纳诊断型分析让数据分析师。

3、数据分析是大数据处理流程的核心步骤，通过数据抽取和集成环节，我们已经从异构的数据源中获得了用于大数据处理的原始数据，用户可以根据自己的需求对这些数据进行分析处理，比如数据挖掘机器学习数据统计等3数据解释大数据处理流程中用户最关心的是数据处理的结果，正确的数据处理结果只有通过合适的展示。

4、大数据处理流程包括数据收集数据存储数据清洗和预处理数据集成和转换数据分析数据可视化数据存储和共享，以及数据安全和隐私保护等步骤1数据收集 数据收集是大数据处理的第一步这可以通过多种方式进行，如传感器网页抓取日志记录等数据可以来自各种来源，包括传感器社交媒体电子邮件。

5、1可视化分析，大数据分析的使用者不仅有大数据分析专家，也有普通用户，但大数据可视化是最基本的需求，可视化分析可以让使用者直观的感受到数据的变化2数据挖掘算法，大数据分析的核心理论就是数据挖掘算法 3预测性分析，预测性分析是大数据分析最重要的应用领域之一，我们从大数据中挖掘出特点，再通过。