大数据分析架构图 大数据分析基本内容

　　大数据其实没有很多人所想象的那么神秘，大数据日常是可以被流程化的，现在不少在大数据分析岗位上从业多年的人士都纷纷表示，大数据从业真正说起来并不算难，只要懂得系统、软件并且多摸索几次就能快速上手。那么，到底大数据分析的内容包含哪些?

　　大体可以被分成4个步骤，分别是数据获取、数据处理、数据分析、数据呈现。

　　第一，所谓数据获取指的是结合着对问题的商业理解、将具体数据转化成问题来解决，直白讲就是要明确到底需要哪些数据，到底应该从哪几个不同的角度出发去界定问题。

　　第二，数据处理，需要掌握相关的工具主要包含sas、r、spss、tableau software、sprak、storm等等，只有上面这些系统软件都运用到位才能就无效数据做剔除，就有效数据做进一步分析。

　　第三，分析数据，需要结合得到的有效数据做各类统计分析建模，比如说要按照关联、规则分类、预测模型等诸多方式去切入，要利用以上工具去执行分析。

　　第四，数据呈现，对非大数据分析科班出身的人来说，他们不懂得在软件上看结论，所以得将软件分析结论转化一下，以可视化方式呈现出来，让哪怕不了解系统的人也知道到底几个参数间的关系到底如何。