数据分析的流程-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析的流程的问题，于是小编就整理了2个相关介绍数据分析的流程的解答，让我们一起看看吧。

1. 分析算法的五个步骤？
2. 大数据处理的基本流程？

分析算法的五个步骤？

一个成功的大数据分析程序对于收集以及分析大数据都是至关重要的，对于大数据分析程序我们需要一个有效的流程管理，下面就来说说几点建议。



第一步、收集数据

这个过程要先问自己要收集哪些数据，大数据分析并不是对企业所有的数据都进行收集，而是相关的，有直接或者间接联系的数据，企业要知道哪些数据是对于战略性的决策或者一些细节决策有帮助的，分析出来的数据结果是有价值的，这也是考验一个数据分析员的时刻。例如哪些数据可以得出信息对于一个项目的业务有帮助，或者是更好的实现业务目标。在进行大数据分析规划的时候，一般是针对一个项目的目标进行精确的分析，比较容易满足业务的目标。

第二步、应对复杂性

为了得到更加精确的结果，在大数据分析的过程当中，应对复杂性是关键的环节，这就要求企业相关的业务规则都是已经确定好的，这些业务规则可以帮助数据分析员评估他们的工作复杂性，对了应对这些数据的复杂性，将数据进行分析得出有价值的结果，才能更好的实施。

第三、不断重复的相关分析

制定好了相关的业务规则之后，数据分析员需要对这些数据进行分析输出，因为很多时候，这些数据结果都是为了更好的进行查询以及用在下一步的决策当中使用，如果项目管理团队的人员和数据分析员以及相关的业务部门没有进行很好的沟通，就会导致许多项目需要不断地重复和重建。

第四、维护和更新

一个有效的大数据分析是需要持续的维护的，因为分析结果的使用是长期的，决策层的需求是变化的，随着企业的发展，会有很多的新的问题出现，数据分析员的数据分析也要及时的进行更新，现在的很多数据分析软件创新的主要方面也是关于对数据的需求变化部分，可以保持数据分析结果的持续价值。

第五、注重用户需求的重要性

大数据分析的过程和结果都要依托于一个强大的计算机基础架构，这对于处理大数据信息也是至关重要的，如果要开发一些交互的系统，那么对于满足不同的用户需求是很重要的，不仅仅是数据分析员、企业的管理人员都要注重用户需求的重要性。

大数据处理的基本流程？

大数据处理的第一个步骤就是数据抽取与集成。这是因为大数据处理的数据来源类型丰富，大数据处理的第一步是对数据进行抽取和集成，从中提取出关系和实体，经过关联和聚合等操作，按照统一定义的格式对数据进行存储。现有的数据抽取和集成方法有三种，分别是基于物化或ETL方法的引擎、基于联邦数据库或中间件方法的引擎、基于数据流方法的引擎。这些引擎都是很重要的。

大数据处理的第二个步骤就是数据分析。数据分析是大数据处理流程的核心步骤，通过数据抽取和集成环节，我们已经从异构的数据源中获得了用于大数据处理的原始数据，用户可以根据自己的需求对这些数据进行分析处理，比如数据挖掘、机器学习、数据统计等，数据分析可以用于决策支持、商业智能、推荐系统、预测系统等。通过数据分析我们能够掌握数据中的信息。

大数据处理的第三个步骤就是数据解释。大数据处理流程中用户最关心的是数据处理的结果，正确的数据处理结果只有通过合适的展示方式才能被终端用户正确理解，因此数据处理结果的展示非常重要，可视化和人机交互是数据解释的主要技术。这个步骤能够让我们知道我们分析数据的结果。

到此，以上就是小编对于数据分析的流程的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析的流程的2点解答对大家有用。