1樓：匿名使用者
資料分析是基於商業目的，有目的的進行收集、整理、加工和分析資料，提煉有價資訊的一個過程。
其過程概括起來主要包括：明確分析目的與框架、資料收集、資料處理、資料分析、資料展現和撰寫報告等6個階段。
一、明確分析目的與框架
一個分析專案，你的資料物件是誰？商業目的是什麼？要解決什麼業務問題？資料分析師對這些都要瞭然於心。
基於商業的理解，整理分析框架和分析思路。例如，減少新客戶的流失、優化活動效果、提高客戶響應率等等。不同的專案對資料的要求，使用的分析手段也是不一樣的。
二、資料收集
資料收集是按照確定的資料分析和框架內容，有目的的收集、整合相關資料的一個過程，它是資料分析的一個基礎。
三、資料處理
資料處理是指對收集到的資料進行加工、整理，以便開展資料分析，它是資料分析前必不可少的階段。這個過程是資料分析整個過程中最佔據時間的，也在一定程度上取決於資料倉儲的搭建和資料質量的保證。
資料處理主要包括資料清洗、資料轉化等處理方法。
四、資料分析
資料分析是指通過分析手段、方法和技巧對準備好的資料進行探索、分析，從中發現因果關係、內部聯絡和業務規律，為商業目提供決策參考。
到了這個階段，要能駕馭資料、開展資料分析，就要涉及到工具和方法的使用。其一要熟悉常規資料分析方法，最基本的要了解例如方差、迴歸、因子、聚類、分類、時間序列等多元和資料分析方法的原理、使用範圍、優缺點和結果的解釋；其二是熟悉1+1種資料分析工具，excel是最常見，一般的資料分析我們可以通過excel完成，後而要熟悉一個專業的分析軟體，如資料分析工具大資料魔鏡（國產）等，便於進行一些專業的統計分析、資料建模等。
五、資料展現
一般情況下，資料分析的結果都是通過圖、表的方式來呈現，俗話說：字不如表，表不如圖。。藉助資料展現手段，能更直觀的讓資料分析師表述想要呈現的資訊、觀點和建議。。
常用的圖表包括餅圖、折線圖、柱形圖/條形圖、散點圖、雷達圖等、金字塔圖、矩陣圖、漏斗圖、帕雷託圖等。
六、撰寫報告
最後階段，就是撰寫資料分析報告，這是對整個資料分析成果的一個呈現。通過分析報告，把資料分析的目的、過程、結果及方案完整呈現出來，以供商業目的提供參考。
一份好的資料分析報告，首先需要有一個好的分析框架，並且**並茂，層次明晰，能夠讓閱讀者一目瞭然。結構清晰、主次分明可以使閱讀者正確理解報告內容；**並茂，可以令資料更加生動活潑，提高視覺衝擊力，有助於閱讀者更形象、直觀地看清楚問題和結論，從而產生思考。
另外，資料分析報告需要有明確的結論、建議和解決方案，不僅僅是找出問題，後者是更重要的，否則稱不上好的分析，同時也失去了報告的意義，資料的初衷就是為解決一個商業目的才進行的分析，不能捨本求末。
2樓：創業者李孟
大資料可以概括為5個v， 資料量大(volume)、速度快(velocity)、型別多(variety)、value（價值）、真實性(veracity)。大資料分析的五個操作流程：
1. analytic visualizations（視覺化分析）
不管是對資料分析專家還是普通使用者，資料視覺化是資料分析工具最基本的要求。視覺化可以直觀的展示資料，讓資料自己說話，讓觀眾聽到結果。
2. data mining algorithms（資料探勘演算法）
視覺化是給人看的，資料探勘就是給機器看的。叢集、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入資料內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大資料的量，也要處理大資料的速度。
3. predictive analytic capabilities（**性分析能力）
資料探勘可以讓分析員更好的理解資料，而**性分析可以讓分析員根據視覺化分析和資料探勘的結果做出一些**性的判斷。
4. semantic engines（語義引擎）
知道由於非結構化資料的多樣性帶來了資料分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析資料。語義引擎需要被設計成能夠從「文件」中智慧提取資訊。
5. data quality and master data management（資料質量和資料管理）
資料質量和資料管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標準化的流程和工具對資料進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
假如大資料真的是下一個重要的技術革新的話，我們最好把精力關注在大資料能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰。
資料分析是什麼？怎麼做資料分析？
3樓：千鋒教育
資料分析的框架：明確分析目標、資料收集、資料清理、資料分析、資料包告、執行與反饋。
一種流程是先有資料，看看在這些資料上可以做什麼分析。
另一種流程是明確了需要分析的目的，然後去組織資料，最後進行分析。
第二種方法是傳統的使用者研究的方法，以目的為導向，第一種方法比較考驗分析員的知識儲備以及對資料敏感性和問題敏感性的把握。
4樓：匿名使用者
資料分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量資料進行分析，提取有用資訊和形成結論而對資料加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支援過程。在實用中，資料分析可幫助人們作出判斷，以便採取適當行動。
網舟科技就是基於移動網際網路的資料採集，分析使用者行為，通過資料探勘手段，實現全程資料分析解決方案。使用的分析工具是當前業內最先進的adobe insight。
資料分析的數學基礎在20世紀早期就已確立，但直到計算機的出現才使得實際操作成為可能，並使得資料分析得以推廣。資料分析是數學與電腦科學相結合的產物。
如何進行大資料分析及處理
5樓：成都勤智數碼
大資料處理方法很多，但是普遍實用的大資料處理流程可以概括為四步，分別是資料採集、資料匯入和預處理、資料分析和統計、資料探勘。
大資料處理流程之一：資料採集
大資料的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端的資料，並且使用者可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。大資料的採集需要有龐大的資料庫的支撐，有的時候也會利用多個資料庫同時進行大資料的採集。因此對於資料庫的負載以及每個資料庫之間進行切換都存在著挑戰。
大資料處理流程之二：資料匯入和預處理
採集端有很多資料庫，需要將這些分散的資料庫中的海量資料全部匯入到一個集中的大的資料庫中，在匯入的過程中依據資料特徵進行一些簡單的清洗、篩選，這就是大資料的匯入和預處理。
大資料處理流程之三：資料分析和統計
對已經匯入的海量資料依據其本身特徵進行分析併為之分類彙總，以滿足大多數常見的分析需求。在分析的過程中需要用到大資料分析工具，例如勤智數碼的deepone分散式計算儲存。
大資料處理流程之四：資料探勘
針對前面已經資料分類彙總，利用資料探勘演算法對這些彙總資料進行深一步挖掘。資料探勘演算法都比較複雜，沒有預先設定的公式，這也是考驗一個公司實力、人工智慧的一個環節，只有相對準確合適的演算法才能從大資料中得到有價值的資料分析結果。
普遍實用的大資料處理流程必須滿足以上四步，當然這個過程涉及的資料比較大而且還要用到資料分析工具，所以說這個工作流程還是很複雜的。
參考資料
6樓：大資料の小白
做大資料分析就兩點：業務+技術，為什麼我把業務放在前面，因為塔是真的重要，技術是手段是是方法，但是最終還是要落地到業務，否則再好的技術也不能產生實際價值，也是沒意義的。
7樓：匿名使用者
找找相應的課程參加培訓吧，或者自己學學相應的書
如何進行大資料分析及處理？
8樓：百度文庫精選
最低0.27元開通文庫會員，檢視完整內
原發布者:水橋碧槽
大資料處理資料時**唸的三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果。具體的大資料處理方法其實有很多，但是根據長時間的實踐，天互資料總結了一個基本的大資料處理流程，並且這個流程應該能夠對大家理順大資料的處理有所幫助。
整個處理流程可以概括為四步，分別是採集、匯入和預處理、統計和分析，以及挖掘。採集大資料的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端的資料，並且使用者可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關係型資料庫mysql和oracle等來儲存每一筆事務資料，除此之外，redis和mongodb這樣的nosql資料庫也常用於資料的採集。
在大資料的採集過程中，其主要特點和挑戰是併發數高，因為同時有可能會有成千上萬的使用者來進行訪問和操作，比如火車票售票**和**，它們併發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。統計/分析統計與分析主要利用分散式資料庫，或者分散式計算叢集來對儲存於其內的海量資料進行普通的分析和分類彙總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到emc的greenplum、oracle的exadata，以及基於mysql的列式儲存infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化資料的需求可以使用hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分
9樓：安徽新華電腦專修學院
大資料：難以用常規的資料庫工具獲取、儲存、管理、分析的資料集合。
10樓：匿名使用者
給大家介紹一款親測好用的大資料分析軟體。
tempo大資料分析平臺是一款面向企業級使用者的一體化大資料分析應用平臺。平臺基於大資料架構，集資料視覺化探索、資料深度分析、成果管理應用於一體，面向企業各級資料分析、資料價值利用人員，有效解決資料價值發掘和利用問題。平臺便捷的資料接入與準備，一體化的資料探勘與視覺化分析，靈活多樣的成果管理與應用，為使用者提供專業、敏捷、易用的資料分析與應用體驗。
1.高效能的大資料處理
基於大資料架構，支援分散式儲存、分散式平行計算、記憶體計算，實現海量資料分析。
2. 領先的分析演算法引擎
基於大資料探勘應用的獨創分散式演算法引擎，內嵌世界領先的l½稀疏迭代/迴歸、視覺聚類、稀疏時間序列等演算法，及自主研發的中文文字演算法。
3.靈活開放的系統整合
靈活開放的架構，支援圖形、演算法節點快速擴充套件，支援與企業現有業務系統無縫融合。
如何進行大資料分析及處理，大資料分析的分析步驟
帆軟 主要從四個方面著手，資料獲取 資料處理 資料分析 資料呈現。http www.fanruan.com 西線大資料培訓 資料處理的流程困難重重。處理過程一般來講可以分為四步。首先應當利用多個資料庫接收來自不同的客戶端的資料進行資料採集。使用者通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理，而在大資料採集過...
銷售資料分析，銷售資料分析
1 銷售排名 優秀的銷售都喜歡拼第一，所以銷售龍虎榜尤為重要，每天莓菌會通過實際業績排名對前三名員工給予相應的獎勵，老闆也會通過排行榜瞭解各部門業績情況。3 庫存管理 對於銷售而言，瞭解公司庫存會節約很大的成本，因為一旦缺貨就會影響正常的交付時間。而管理者，通過圖表來了解產品銷售情況，哪些產品賣的好...
做資料分析的前景好嗎，資料分析專業就業前景怎樣
首先得明確一下什麼是資料分析師，現在可能很多人認為學了python和sql等等，做一些bi報表之類的統計類工作就是資料分析師了，這簡直就是大錯特錯。資料分析是一個系統的知識結構，並不是只要會工具就可以的，根據企業的業務來看，一般來說資料運營主要是完成資料處理的工作，比如測算roi，報表，資料整理，資...