大數(shù)據(jù)分析流程分析大數(shù)據(jù)整合流程分析大數(shù)據(jù)分析流程分析:數(shù)據(jù)整合是數(shù)據(jù)分析流程中最重要的環(huán)節(jié)，在大數(shù)據(jù)分析流程中也是如此。大數(shù)據(jù)分析師的工作流程是怎樣的？下面以大數(shù)據(jù)分析中的文本分類為例來分析大數(shù)據(jù)整理的過程，使用大數(shù)據(jù)離不開數(shù)據(jù)分析。

【簡介】隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的普及，A幫我們解決了很多問題，主要是在大數(shù)據(jù)分析方面。那么數(shù)據(jù)分析的步驟和主要內容是什么呢？為了幫助你更好的理解數(shù)據(jù)分析流程，下面是邊肖整理的數(shù)據(jù)分析流程，主要有以下六個步驟。我們來看看吧！1.目的明確:確定和分析需要解決的業(yè)務問題，最好把業(yè)務問題變成數(shù)學問題。2.數(shù)據(jù)收集:基于對業(yè)務問題的了解，可以通過各種方法和渠道收集能夠支持業(yè)務分析的數(shù)據(jù)來源，不僅僅是數(shù)據(jù)庫，還可以是各個部門的公開數(shù)據(jù)，比如統(tǒng)計局、大數(shù)據(jù)局等。

4.數(shù)據(jù)分析:主要有兩種技術手段，統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)挖掘，找到相關的數(shù)據(jù)關系和規(guī)律，然后用業(yè)務知識解讀分析結果。這里有一點需要說明。分析技術為商業(yè)服務。如果你的結果不能幫助解決商業(yè)問題，那么統(tǒng)計分析和數(shù)據(jù)挖掘技術再好再聰明也是沒有意義的。這是我們做數(shù)據(jù)分析的人要牢記的。

ThingJS基于HTML5和WebGL技術，可在主流瀏覽器中輕松瀏覽和調試，支持PC和移動設備。ThingJS為可視化應用提供了簡單而豐富的功能。你只需要有基本的Javascript開發(fā)經(jīng)驗就可以開始網(wǎng)頁鏈接了。ThingJS提供了場景加載、分層瀏覽、對象訪問和搜索，以及對象的各種控制方式和豐富的效果展示?？梢酝ㄟ^綁定事件進行各種交互操作，還提供了攝像機角度控制、點線面效果、溫濕度云圖、界面數(shù)據(jù)顯示、粒子效果等多種可視化功能。

處理大數(shù)據(jù)的四個步驟:采集:原始數(shù)據(jù)種類繁多，格式、位置、存儲、時效都不盡相同。數(shù)據(jù)收集從異構數(shù)據(jù)源收集數(shù)據(jù)，并將其轉換為相應的格式以便于處理。存儲:采集到的數(shù)據(jù)需要根據(jù)成本、格式、查詢和業(yè)務邏輯的要求存儲在合適的存儲中，以便于進一步分析。變形:需要對原始數(shù)據(jù)進行變形和增強，才適合分析，比如在web日志中用省市替換IP地址，傳感器數(shù)據(jù)的糾錯，用戶行為統(tǒng)計等。

簡單分析，細節(jié)如圖。大家都知道大數(shù)據(jù)的好處。說白了，大數(shù)據(jù)可以為公司的未來提供發(fā)展方向。使用大數(shù)據(jù)離不開數(shù)據(jù)分析。一般來說，數(shù)據(jù)分析需要一定的步驟，主要包括四個相對獨立又相互聯(lián)系的過程，即設計數(shù)據(jù)分析方案、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理與呈現(xiàn)、數(shù)據(jù)分析。眾所周知，在設計數(shù)據(jù)分析方案時，任何事情都要有目的，數(shù)據(jù)分析也不例外。設計數(shù)據(jù)分析方案是為了明確分析的目的和內容。

大數(shù)據(jù)分析師的工作流程簡單分為兩部分。第一部分是獲取數(shù)據(jù)，第二部分是處理數(shù)據(jù)。獲取相關數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析的前提。每個企業(yè)都有自己的一套存儲機制。因此，一門基本的SQL語言是必要的。有一個基本的SQL基礎，再學習一下細節(jié)的語法，基本上就可以得到很多數(shù)據(jù)了。當每個需求明確后，根據(jù)需要獲取相關數(shù)據(jù)，做基礎數(shù)據(jù)。

01什么是數(shù)據(jù)分析隨著數(shù)字化的快速發(fā)展，越來越多的企業(yè)在面對日益激烈的競爭、差異化的市場和多變的環(huán)境時，往往會面臨各種各樣的困難，對數(shù)據(jù)的依賴程度越來越高。分析的本質是讓業(yè)務更清晰，決策更高效。數(shù)據(jù)分析作為產生大數(shù)據(jù)價值的必要步驟，也是整個大數(shù)據(jù)處理過程的核心，在企業(yè)中發(fā)揮著越來越重要的作用。說白了，數(shù)據(jù)分析的目的就是把隱藏在大量看似雜亂無章的數(shù)據(jù)中的信息濃縮提取出來，加以總結、理解和消化，以最大限度地發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用，從而找出所研究對象的內在規(guī)律，充分發(fā)揮數(shù)據(jù)的作用。

大數(shù)據(jù)分析的過程分析:大數(shù)據(jù)整理是數(shù)據(jù)分析過程中最重要的環(huán)節(jié)，在大數(shù)據(jù)分析過程中也是如此。在小數(shù)據(jù)時代，數(shù)據(jù)整理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉換、分類編碼和數(shù)字編碼，其中數(shù)據(jù)清洗占據(jù)了最重要的位置，即檢查數(shù)據(jù)一致性和處理無效值和缺失值。在大數(shù)據(jù)時代，這些任務被弱化了。在大數(shù)據(jù)的一些算法和應用中，基本不再進行數(shù)據(jù)清洗，因為大數(shù)據(jù)的多樣化使得其數(shù)據(jù)。

但是仍然需要數(shù)據(jù)轉換和編碼的過程。下面以大數(shù)據(jù)分析中的文本分類為例來分析大數(shù)據(jù)整理的過程，本例中使用mahout作為大數(shù)據(jù)分析軟件，文本分類算法為newbayes，分類對象為不同類別的新聞數(shù)據(jù)。當我們使用一個網(wǎng)絡爬蟲每小時從多個不同的新聞網(wǎng)站連續(xù)獲取數(shù)據(jù)時，獲取的數(shù)據(jù)都是文本數(shù)據(jù)，也就是非結構化數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)不需要清洗，但是在進入mahout實現(xiàn)的樸素貝葉斯算法時需要進行轉換。