如何做大数据分析

　　大数据分析自带神秘的色彩，很多人并不了解到底大数据分析需要做什么、数据从哪里来、数据分析的执行过程是如何展开的。那么，如何做大数据分析?今天就帮大家解开神秘的面纱，让大家了解一下大数据分析从业的细化流程和操作。

　　大数据分析可以被分成4种不同类型：

　　一是对某类业务的现状做分析，就可能出现的问题做判断。
 

　　二则是用户画像，就是了解不同用户人群的特征、针对不同产品的购买人群分析用户行为间的差别。

　　三是竞品监测——对市面上跟自己所在企业同一行业相关公司打造的相似产品功能、市场情况做对比性研究。四是经营管理类分析，指的是对经营过程中的重大决定做可行性分析。

　　不管是以上这4类中的哪一种，其实大数据从业的流程步骤都是差不多的：首先需要先结合业务获得数据、然后再就无效数据做清洗、剔除，再将有效数据保留下来，通过多种算法套入摸索分层建模，再反向测算模型跟真实数据间的契合度，如果模型跟实时数据不统一则需要剔除，然后就是得出可视化结论。

　　乍听大数据分析的从业流还挺简单的，但其实在真实日常展开过程中有很多注意事项和细节，比如说数据的获得有多种渠道，可以通过信息、网络又或者pyhon爬虫来获得，也可以通过线下问卷调查方式取得，得精准多元获得被调查数据才能够保证无效数据占比小，在获得数据后还得将其中的重复项项、无效项、有可能导致分析结果偏差的那些剔除掉，接着得打开系统、利用语言以及hadoop、spark、storm等系统、软件展开存储以及分析操作的过程，真正执行起来难度系数还是有一些的。

　　正是因为大数据分析的真实从业执行有难度，所以如果想要让整个从业过程的体验和感觉更好一些，更好的选择是在培训班系统的学习一段时间，在培训机构内讲师会就所有跟从业相关的语言、软件以及系统做详细分享，再跟大家说明一下大数据分析的从业流，以过去已经被分析、得到对应结论的大数据做真实业务操作，让大家走几遍大数据分析从业全流程，如此就能知道到底每个环节、步骤要用到的系统软件以及语言都有哪些，做到几者完全融入统一，慢慢摸索一段时间后就可形成自己的思维，你就会成为一个优秀的大数据分析师。