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      第一，數(shù)據(jù)的需求，說白了，就是你得先了解到底這次分析想要得到的是什么結果，分析的目的是什么，然后按照著需求去獲得數(shù)據(jù)，這是基本的前提環(huán)節(jié)，如果把握不到位根本就無法進行數(shù)據(jù)的后續(xù)清洗、分析。

      第二，數(shù)據(jù)的收集，數(shù)據(jù)收集的方式選擇比較多，比如說可以將需求傳遞給專門數(shù)據(jù)管理人員，像信息技術人員他們就可以利用爬蟲又或者監(jiān)控、衛(wèi)星等方式來收集數(shù)據(jù)，另外也可以通過采訪線下、問卷調(diào)查等方式來得到數(shù)據(jù)。

      第三，數(shù)據(jù)處理，它指的是將原始信息轉(zhuǎn)化成可操作情報，獲得的數(shù)據(jù)必須要通過處理或者進一步組織才能得到分析的基礎。

      第四，數(shù)據(jù)的清理，數(shù)據(jù)一旦經(jīng)過處理之后它就未必會呈現(xiàn)出完整狀態(tài)，里面可能會存在著重復項又或者錯誤項，這些錯誤項、重復項如果被輸入到軟件系統(tǒng)中就會對后期的分析造成嚴重的負面影響，所以必須要及時防止、糾正這些錯誤。

      第五，探索性數(shù)據(jù)分析，所謂探索性指的是通過多個不同角度去切入去分析這些數(shù)據(jù)，感受來自于數(shù)據(jù)中所包含的消息。

       第六，建模和算法，在過去已經(jīng)有大量大數(shù)據(jù)分析師、數(shù)學家們通過軟件系統(tǒng)反復論證過一些算法、一些模型，它們能被套路到不同的場景中，所以在探索性分析之后敲定大方向、就得套路到模型中進行反向測試。

      第七，數(shù)據(jù)的可視化結論獲得，經(jīng)反向測試之后發(fā)現(xiàn)某個模型跟數(shù)據(jù)是完全匹配的，那就應該以這個模型作為基礎做詳細說明一下，得到幾個數(shù)據(jù)參量之間的關系。

      總的來說，大數(shù)據(jù)分析的從業(yè)流程就是上面所說的這幾大模塊，乍聽挺復雜的，但其實只要了解大數(shù)據(jù)分析的每個環(huán)節(jié)、從業(yè)內(nèi)容，并且掌握linux、java、hadoop、storm等諸多系統(tǒng)軟件的使用方法，在每個階段將不同系統(tǒng)軟件用起來就能得到分析的效果。

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