大数据分析重点笔记（大数据分析重点笔记图片）

数据分析包括哪些内容?

Data Mining Algorithms（数据挖掘算法），可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

数据分析包括以下内容： 数据采集和清洗：获取数据并进行必要的数据清洗，以便获取高质量的数据用于分析。 数据预处理和转换：对数据进行预处理和转换，例如去除异常值、分组、归一化或标准化、数据缩放和降维等。

完整的数据分析主要包括了六大步骤，它们依次为：分析设计、数据收集、数据处理、数据分析、数据展现、报告撰写等，所以也叫数据分析六步曲。①分析设计 首先是明确数据分析目的，只有明确目的，数据分析才不会偏离方向，否则得出的数据分析结果不仅没有指导意义，亦即目的引导。

数据分析由三大重要部分组成：数据采集。它是我们的原材料，因为任何分析都是需要数据源；数据挖掘。它可以说是最“高大上”的部分，也是整个商业价值所在。数据挖掘的核心是挖掘数据的商业价值，也就是我们所谈的商业智能BI 数据可视化。

数据分析的基本方面有哪些?

1、可视化分析可视化分析不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。数据挖掘算法数据挖掘算法可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。

2、分析数据 分析数据往往需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。数据呈现 可视化工具，有开源的Tableau可用，也有一些商业BI软件，根据实际情况掌握即可。

3、下面是大数据分析的五个基本方面 Analytic Visualizations（可视化分析），管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。

如何进行大数据分析及处理?

1、大数据处理流程包括：数据采集、数据预处理、数据入库、数据分析、数据展现。数据采集数据采集包括数据从无到有的过程和通过使用Flume等工具把数据采集到指定位置的过程。数据预处理数据预处理通过mapreduce程序对采集到的原始日志数据进行预处理，比如清洗，格式整理，滤除脏数据等，并且梳理成点击流模型数据。

2、数据挖掘算法。大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法，各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式才能更加科学的呈现出数据本身具备的特点，也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能深入数据内部，挖掘出公认的价值。

3、将数据库中的数据经过抽取、清洗、转换将分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，通过在分析数据库中建模数据来提高查询性能。合并来自多个来源的数据，构建复杂的连接和聚合，以创建数据的可视化图标使用户能更直观获得数据价值。为内部商业智能系统提供动力，为您的业务提供有价值的见解。

4、大数据处理的第一步是从各种来源中抽取数据。这可能包括传感器、数据库、文件、网络等。这些来源可能是物理的设备，如传感器，或者是虚拟的，如网络数据。这些数据可能以各种不同的格式和类型存在，因此采集过程可能需要一些转换和标准化。

5、最常用的四种大数据分析方法 描述性数据分析的下一步就是诊断型数据分析。通过评估描述型数据，诊断分析工具能够让数据分析师深入地分析数据，钻取到数据的核心。良好设计的BI dashboard能够整合：按照时间序列进行数据读入、特征过滤和钻取数据等功能，以便更好的分析数据。

6、数据预处理：在收集到数据后，需要进行预处理，包括数据清洗、数据转换和数据集成。数据清洗的目的是去除重复、无效或错误的数据，确保数据的准确性和完整性。数据转换是将数据从一种格式转换为另一种格式，以便于后续的分析和处理。

数据分析时有哪些注意事项?

确定问题与目标：在开始任何数据分析之前，需要明确问题与目标，明确要回答的问题以及从中获得什么。 收集与整理数据：数据分析的关键是收集和整理数据。数据收集的方法包括调查、问卷、实验、分析等。整理数据包括数据清理、数据标准化、数据归一化等。

不能粗略计算 现阶段，大数据分析是基于相应的大数据分析工具，可以进行专业的数据分析，不能粗略计算，也不会得到预期的结果。 数据越多越好 如果没有足够的数据，就越好。如果数据不是分析维度所需要的数据，则会增加分析的难度和准确性。关于数据分析有哪些注意事项，青藤小编就和您分享到这里了。

数据分析阶段的注意事项包括：业务理解阶段：在进行业务分析的同时，数据分析师应具备足够的数据思维，脱离数据思维的业务分析容易得出一些主观的结论，甚至无法发现问题的本质。需要注意的事项有：行业分析、业务流程分析等。需求整理阶段：明确分析目的，确定分析范围和目标，制定分析计划和方案。