如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析及處理

　　大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用廣泛，不管是在企業(yè)還是在政府部門內(nèi)，大數(shù)據(jù)分析崗都得到了大眾的廣泛認(rèn)可，畢竟借助可視化結(jié)論能預(yù)估未來的可能提前做好布局，只是大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析的從業(yè)難點體現(xiàn)在哪里?如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析的全流程介紹：

　　一、數(shù)據(jù)采集，etl需要將分布的、異形結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)獲取，采集的方式選擇比較多，如果線下訪談、問卷調(diào)查、信息&網(wǎng)絡(luò)等等都是常見類型。

　　二、數(shù)據(jù)清洗，因為采集到的初級數(shù)據(jù)往往存在大量的重復(fù)項、無效項，需要將這些無用的剔除、將有用的&可進(jìn)入到分析環(huán)節(jié)的部分保留下來，這是數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)條件。

　　三、數(shù)據(jù)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(yùn)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(shù)很低。

　　四、數(shù)據(jù)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(jī)“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(guān)于大數(shù)據(jù)分析有個抽象的概念叫做“大數(shù)據(jù)分析感”，它說的是人們在做數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)的對接，這是有一定難度的，需要了解像假設(shè)檢驗、差異分析、相關(guān)分析、卡方分析、偏相關(guān)分析、回歸分析、逐步分析、因子分析、判別分析等等，確保能結(jié)合不同數(shù)據(jù)的特色快速找準(zhǔn)分析方向。

　　六、數(shù)據(jù)挖掘，全流程是這樣的：分類、評估、預(yù)測、相關(guān)性分析、聚類、描述和可視化、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘。

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

　　通過分析大家也都明白了，大數(shù)據(jù)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(yīng)的工具類型，將流程和工具聯(lián)系起來，再拿一些過去已經(jīng)被分析、得到結(jié)果的數(shù)據(jù)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(jī)構(gòu)畢業(yè)后就能具備在崗位上從業(yè)的基礎(chǔ)。