大数据分析是如何进行的
时间：2021-10-26来源：www.aaa-cg.com.cn点击量：次作者：admin
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很多人在提及大数据分析时会以“它自带神秘色彩、非常高端”来形容，其实大数据分析是一项可被流程化的工作，在岗位上从业多年的人他们认为、大数据分析从业简单、没有太高难度，做的最多的事就是等待，只要到了对应的点按一下鼠标切换到下一个软件，让它自动运行就可以了。
那么，到底大数据分析是如何进行的？具体来说，大数据分析可以被分成几个不同的模块，这几个模块之间是在进行反复迭代的。
第一，数据的需求，数据是分析的基础，所谓数据指的是根据指导分析人员又或者客户要求来指定的，数据可以是简单的数字也可以是被分类后的文本标签，想要做好大数据分析工作首先你得明白到底做这项分析的目的是什么，需要获得哪些方面的数据，这样才能精准的获得数据。
第二，数据的收集，数据收集的来源方式比较多，有多种不同渠道，数据分析师可以直接将需求传递给数据管理人员，比如说信息技术人员，让他们从环境中的传感器收集数据，也可以通过采访线下资源又或者阅读文档、爬虫等方式来获得数据，只要最后获得的数据量足够多、足够大、足够精准就可。
第三，数据的处理，所谓数据处理指的是将原始信息转化成可被操作的情报以便分析。举个简单的例子，比如说这些被获得的数据可以以表格或者其他形式被放在行和列当中，说白了，就是将数据进行结构化处理。
第四，数据的清洗，经过组织后的数据虽然说看起来规整，但可能不完整，其中往往会包含重复项甚至是错误项，所以需要进一步进行数据的清洗。具体来说，就是需要将数据中的无效信息剔除掉。
第五，探索性数据分析，所谓探索性数据分析指的是就不同角度做切入、做数据的分析和处理，探索出来的结论可能跟真实情况存在着很大偏差，但没关系，通过多角度切入探索的方式能知道、到底有哪几种不同可能，而推理学告诉我们，排除所有一切不可能、剩下的就是最后结论。
第六，建模和算法，简单来说，就是将数学中的算法公式和模型应用到数据中，识别不同变量之间的关系，看它们之间有没有相关性、有没有因果关系。在建模完成后还需要反向测试模型的准确度，如果用数据套路模型后发现两者不匹配，那就说明如此模型是错误的，需要重新调节方向去切入。
第七，数据的展示，分析数据的根本性目的就是为了得到可视化结果，数据分析的结果是给谁看的呢？给专业人士、给普罗大众，因为普罗大众不了解数据分析的各类软件以及整个流程，所以他们无法将软件中的信息获取，只能通过word或者PPT等简单明了的图表展现出来，所以要将分析的结论转化成可视化结果。
通过上面这部分内容的分享大家也都明白了，大数据分析的流程大概包含7个模块，只要学会不同步骤用到的软件，知道每个软件使用的步骤环节是在什么时候，应该就能做好大数据分析岗。
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