數據收集是數據分析最基本的操作。想分析壹個東西，首先要收集。由於數據采集的需求，壹般有Flume、Logstash、Kibana等工具，可以通過簡單的配置完成復雜的數據采集和數據聚合。
第二，數據預處理
采集完成後，我們需要對數據做壹些預處理。千萬不要壹上來就用它來做壹些算法和模型，結果沒有參考性。數據預處理的原因是很多數據都有問題。比如他遇到壹個異常值(大家都是正的突然彈出壹個負值)，或者壹個缺失值，我們都需要對這些數據進行預處理。
第三，數據存儲
數據預處理之後，接下來的問題是:如何存儲數據？通常，人們最熟悉的是傳統的關系數據庫，如MySQL和Oracle。它們的優點是可以快速存儲結構化數據，支持隨機訪問。但是大數據的數據結構通常是半結構化的(比如日誌數據)，甚至是非結構化的(比如視頻和音頻數據)。為了解決海量半結構化和非結構化數據的存儲，衍生出HadoopHDFS、KFS、GFS等分布式文件系統，可以支持結構化、半結構化和非結構化數據的存儲，並且可以通過添加機器進行水平擴展。
第四，數據分析
數據分析中有壹個很基本但又極其重要的思想，那就是對比。基本上90%以上的分析都離不開對比。主要包括:縱向比、橫向比、與經驗值的比較、與業務目標的比較等。
動詞 （verb的縮寫）數據應用
其實就是把數據結果通過不同的表格和圖形直觀的展現出來。使人的感官更加強烈。常見的數據可視化工具可以是excel或power BI系統。
第六，總結與分析
根據數據分析的結果和報告，提出切實可行的方案，幫助企業決策。
數據分析的具體流程是什麽，青藤邊肖在這裏給大家分享壹下。如果妳對大數據工程感興趣，希望這篇文章能幫到妳。如果想了解更多關於數據分析師和大數據工程師的技能和資料，可以點擊本站其他文章進行學習。