如何進行大數據分析及處理

　　大數據分析應用廣泛，不管是在企業(yè)還是在政府部門內，大數據分析崗都得到了大眾的廣泛認可，畢竟借助可視化結論能預估未來的可能提前做好布局，只是大數據分析從業(yè)有難度，人才匱乏，現(xiàn)在許多企業(yè)都無法招到令人滿意的崗位員工。那么，大數據分析的從業(yè)難點體現(xiàn)在哪里?如何進行大數據分析和處理的工作?下面就由我來具體分析和介紹一下。
 

　　大數據分析的全流程介紹：

　　一、數據采集，etl需要將分布的、異形結構的數據獲取，采集的方式選擇比較多，如果線下訪談、問卷調查、信息&網絡等等都是常見類型。

　　二、數據清洗，因為采集到的初級數據往往存在大量的重復項、無效項，需要將這些無用的剔除、將有用的&可進入到分析環(huán)節(jié)的部分保留下來，這是數據分析的基礎條件。

　　三、數據存取，在這個環(huán)節(jié)中需要用到像nosql、sql等諸多軟件工具，如果對各大工具都可做到靈活運用切換，那該環(huán)節(jié)會被直接簡化為：到了這個環(huán)節(jié)不同時間點具體點擊某個軟件工具的界面按鈕即可，難度系數很低。

　　四、數據處理，它可以被等同于自然語言處理，在處理時重要的就是要讓計算機“理解”語言，這個階段會用到像hadoop、spark、storm、java、linux等諸多軟件和語言工具。

　　五、統(tǒng)計分析，關于大數據分析有個抽象的概念叫做“大數據分析感”，它說的是人們在做數據分析時憑借自我的第六感選擇明確切入的方向，確保更快實現(xiàn)跟真實數據的對接，這是有一定難度的，需要了解像假設檢驗、差異分析、相關分析、卡方分析、偏相關分析、回歸分析、逐步分析、因子分析、判別分析等等，確保能結合不同數據的特色快速找準分析方向。

　　六、數據挖掘，全流程是這樣的：分類、評估、預測、相關性分析、聚類、描述和可視化、復雜數據類型挖掘。

　　七、模型呈現(xiàn)&結果呈現(xiàn)，在大數據分析要得到的是一份可視化結論，通過結論才能預測未來的可能，到這個步驟就算是大數據分析工作的完結。

　　通過分析大家也都明白了，大數據分析的從業(yè)流程是怎樣的，將以上所有理論掌握起來，弄懂系統(tǒng)語言軟件，了解不同步驟對應的工具類型，將流程和工具聯(lián)系起來，再拿一些過去已經被分析、得到結果的數據走幾遍真實演練的流程，如此一來就能做到理論和實操雙重融入，從機構畢業(yè)后就能具備在崗位上從業(yè)的基礎。