如何进行大数据分析及处理

　　大数据分析应用广泛，不管是在企业还是在政府部门内，大数据分析岗都得到了大众的广泛认可，毕竟借助可视化结论能预估未来的可能提前做好布局，只是大数据分析从业有难度，人才匮乏，现在许多企业都无法招到令人满意的岗位员工。那么，大数据分析的从业难点体现在哪里?如何进行大数据分析和处理的工作?下面就由我来具体分析和介绍一下。
 

　　大数据分析的全流程介绍：

　　一、数据采集，etl需要将分布的、异形结构的数据获取，采集的方式选择比较多，如果线下访谈、问卷调查、信息&网络等等都是常见类型。

　　二、数据清洗，因为采集到的初级数据往往存在大量的重复项、无效项，需要将这些无用的剔除、将有用的&可进入到分析环节的部分保留下来，这是数据分析的基础条件。

　　三、数据存取，在这个环节中需要用到像nosql、sql等诸多软件工具，如果对各大工具都可做到灵活运用切换，那该环节会被直接简化为：到了这个环节不同时间点具体点击某个软件工具的界面按钮即可，难度系数很低。

　　四、数据处理，它可以被等同于自然语言处理，在处理时重要的就是要让计算机“理解”语言，这个阶段会用到像hadoop、spark、storm、java、linux等诸多软件和语言工具。

　　五、统计分析，关于大数据分析有个抽象的概念叫做“大数据分析感”，它说的是人们在做数据分析时凭借自我的第六感选择明确切入的方向，确保更快实现跟真实数据的对接，这是有一定难度的，需要了解像假设检验、差异分析、相关分析、卡方分析、偏相关分析、回归分析、逐步分析、因子分析、判别分析等等，确保能结合不同数据的特色快速找准分析方向。

　　六、数据挖掘，全流程是这样的：分类、评估、预测、相关性分析、聚类、描述和可视化、复杂数据类型挖掘。

　　七、模型呈现&结果呈现，在大数据分析要得到的是一份可视化结论，通过结论才能预测未来的可能，到这个步骤就算是大数据分析工作的完结。

　　通过分析大家也都明白了，大数据分析的从业流程是怎样的，将以上所有理论掌握起来，弄懂系统语言软件，了解不同步骤对应的工具类型，将流程和工具联系起来，再拿一些过去已经被分析、得到结果的数据走几遍真实演练的流程，如此一来就能做到理论和实操双重融入，从机构毕业后就能具备在岗位上从业的基础。