简述大数据分析的基本步骤

简述信息一览：

新商业逻辑是适应数字经济时代的商业发展新模式，它以数字化、智能化、多元化、可持续性为核心。下面是详细的解释：数字化的商业发展新商业逻辑的核心是数字化。随着信息技术的飞速发展，商业活动逐渐实现数字化转型。

第一，数据体量（Volume）巨大，从TB级别跃升到PB级别；第二，数据类型（Variety）繁多，网络日志、***、图片、地理位置信息等等都成为新的庞大数据源泉。第三，价值（Value）密度低，以***为例，连续不间断监控过程中，有用的数据可能仅仅有一两秒。

（图片来源网络，侵删）

大数据的核心是融入商业逻辑。在商业逻辑里，必须先懂市场，懂某个领域的消费者真正诉求的变化；其次要懂行业，包括行业的特征、要求和规则；最后才是懂企业运营，把多个支持模块资源有序地整合起来，从而共同创造价值。

企业面临TB级别的实时数据，需规划数据***集内容、存储位置及方式。这要求有一个有序流程，涉及跨部门合作，包括前端、后端、数据工程师、分析师、项目经理等。

大数据处理的核心任务涵盖了四个主要方面：数据清洗、数据转换、数据分析和数据可视化。数据清洗是处理流程的第一步，它涉及对数据进行预处理，确保数据的质量和准确性。具体操作包括去除重复的数据记录、填补缺失值、修正错误信息，以及将数据格式转换为一致的标准。

（图片来源网络，侵删）

大数据处理流程包括数据收集、数据存储、数据清洗和预处理、数据集成和转换、数据分析、数据可视化、数据存储和共享，以及数据安全和隐私保护等步骤。数据收集数据收集是大数据处理的第一步。这可以通过多种方式进行，如传感器、网页抓取、日志记录等。

数据获取：大数据分析师工作的首要步骤是获取数据。这一步骤涉及识别并访问存储企业数据的数据库或数据源。掌握基础的SQL（结构化查询语言）知识对于读取和组织数据至关重要。数据理解：在获取数据之后，分析师需要对数据进行初步的理解和清洗。

大数据分析师工作的流程简单分为两部分，第一部分就是获取数据，第二部分就是对数据进行处理。获取相关的数据，是数据分析的前提。每个企业，都有自己的一套存储机制。因此，基础的SQL语言是必须的。具备基本SQL基础，再学习下其中细节的语法，基本就可以到很多数据了。

数据收集了解数据收集的意义在于真正了解数据的原始面貌，包含数据产生的时间、条件、格式、内容、长度、限制条件等。帮助数据剖析师更有针对性的控制数据生产和收集进程，避免因为违反数据收集规则导致的数据问题；一起对数据收集逻辑的认识增加了数据剖析师对数据的了解程度，尤其是数据中的反常改变。

关于简述大数据分析的逻辑过程和简述大数据分析的基本步骤的介绍到此就结束了，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于简述大数据分析的基本步骤、简述大数据分析的逻辑过程的信息别忘了在本站搜索。