大数据的分析流程主要包括数据采集数据预处理数据存储与管理数据分析与挖掘以及数据可视化与结果呈现这五个核心步骤首先，数据采集是大数据分析的起点在这一过程中，需要从各种来源获取相关数据，这些来源可能包括社交媒体企业数据库日志文件传感器数据等例如，在零售行业中，企业可能会收集客户；1明确目的确定分析需要解决的业务问题，最好能将业务问题转化成数学问题2数据收集基于对业务问题的理解，通过各种方法和渠道收集能支撑业务分析的数据源，不仅限于数据库，也可以考虑一些各种部门的公开数据，比如统计局大数据局等部门3数据处理通过技术手段，对收集的数据进行提取清洗。

3 预测性分析大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据4 语义引擎非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据语义引擎需要设计到有足够的人工智能以足；大数据分析的具体内容可以分为这几个步骤，具体如下1数据获取需要把握对问题的商业理解，转化成数据问题来解决，直白点讲就是需要哪些数据，从哪些角度来分析，界定问题后，再进行数据采集这样，就需要数据分析师具备结构化的逻辑思维2数据处理数据的处理需要掌握有效率的工具，例如Excel基础。

大数据分析怎么做的好

1不注重数据的精确 也有的一些相关的大数据文章说明不需要太在乎数据的精确度，或者说不准确最后形成报告可以改的心理，大数据分析基本要求就是严谨以及精确2不能粗略计算 现阶段进行大数据分析都是依托于相应的大数据分析工具，可以进行专业的数据分析，不能进行粗略的计算，也不会得到想要的结果3。

这是最常见的分析方法在业务中，这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法例如，每月的营收和损失账单数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据了解客户的地理信息，就是ldquo描述型分析rdquo方法之一利用可视化工具，能够有效的增强描述型分析所提供的信息2诊断型分析。

大数据分析的两个技巧

1、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，再通过科学建立模型，以此来月此未来的数据 4语义引擎，用于分析提炼数据，需设计到足够全面，能够确保人工智能从数据中主动的提取信息 5数据质量和数据管理，要能保证分析结果的真实性和价值 大数据处理 1采集。

2、1电子商务 电子商务是最早使用大数据进行精准营销的行业，能够根据用户的消费习惯为客户进行提前的备货，提高客户的体验感大数据技术使得电商能够对用户进行精细分析，从而推送用户感兴趣的产品，刺激消费电商的数据较为集中，数据量足够大，未来会有更多的应用空间2交通领域 大数据在交通领域的应用。

3、数据准备环节需要梳理分析所需每个条目的数据，为下一步建立模型做好从充分预备这种准备可以分为数据的采集准备和清洗整理准备两步四建立模型 大数据分析项目需要建立的模型可以分为两类对于这两类模型，团队都需要在设立模型论证模型的可靠性方面下功夫五评估结果 评估结果阶段是要评估上述。

4、1可视化分析 不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果2数据挖掘算法 可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的集群分割孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值这些算法不仅要处理大数据。