大數(shù)據(jù)分析的基本過程是怎樣的

　　很多人認為大數(shù)據(jù)超難，其實將大數(shù)據(jù)崗位從業(yè)流做一下拆解，每個環(huán)節(jié)把握好了，流暢的走幾遍大數(shù)據(jù)分析的整個過程，從業(yè)就會變得簡單化。具體來說，大數(shù)據(jù)分析可以被拆解成數(shù)據(jù)需求獲得、數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)探索性分析、數(shù)據(jù)建模和算法、數(shù)據(jù)展示，所有前期準備工作都是為了得到可視化結(jié)論，這才是根本。
 

　　第一，數(shù)據(jù)的需求，說白了，就是你得先了解到底這次分析想要得到的是什么結(jié)果，分析的目的是什么，然后按照著需求去獲得數(shù)據(jù)，這是基本的前提環(huán)節(jié)，如果把握不到位根本就無法進行數(shù)據(jù)的后續(xù)清洗、分析。

　　第二，數(shù)據(jù)的收集，數(shù)據(jù)收集的方式選擇比較多，比如說可以將需求傳遞給專門數(shù)據(jù)管理人員，像信息技術(shù)人員他們就可以利用爬蟲又或者監(jiān)控、衛(wèi)星等方式來收集數(shù)據(jù)，另外也可以通過采訪線下、問卷調(diào)查等方式來得到數(shù)據(jù)。

　　第三，數(shù)據(jù)處理，它指的是將原始信息轉(zhuǎn)化成可操作情報，獲得的數(shù)據(jù)必須要通過處理或者進一步組織才能得到分析的基礎(chǔ)。

　　第四，數(shù)據(jù)的清理，數(shù)據(jù)一旦經(jīng)過處理之后它就未必會呈現(xiàn)出完整狀態(tài)，里面可能會存在著重復(fù)項又或者錯誤項，這些錯誤項、重復(fù)項如果被輸入到軟件系統(tǒng)中就會對后期的分析造成嚴重的負面影響，所以必須要及時防止、糾正這些錯誤。

　　第五，探索性數(shù)據(jù)分析，所謂探索性指的是通過多個不同角度去切入去分析這些數(shù)據(jù)，感受來自于數(shù)據(jù)中所包含的消息。

　　第六，建模和算法，在過去已經(jīng)有大量大數(shù)據(jù)分析師、數(shù)學(xué)家們通過軟件系統(tǒng)反復(fù)論證過一些算法、一些模型，它們能被套路到不同的場景中，所以在探索性分析之后敲定大方向、就得套路到模型中進行反向測試。

　　第七，數(shù)據(jù)的可視化結(jié)論獲得，經(jīng)反向測試之后發(fā)現(xiàn)某個模型跟數(shù)據(jù)是完全匹配的，那就應(yīng)該以這個模型作為基礎(chǔ)做詳細說明一下，得到幾個數(shù)據(jù)參量之間的關(guān)系。

　　總的來說，大數(shù)據(jù)分析的從業(yè)流程就是上面所說的這幾大模塊，乍聽挺復(fù)雜的，但其實只要了解大數(shù)據(jù)分析的每個環(huán)節(jié)、從業(yè)內(nèi)容，并且掌握linux、java、hadoop、storm等諸多系統(tǒng)軟件的使用方法，在每個階段將不同系統(tǒng)軟件用起來就能得到分析的效果。