大資料分析過程是如何的

　　越來越多的人認識到資料分析的重要性，而國家也為了促進大資料資訊建設的發展，對各地建設大資料出 臺相關政策。大資料技術能夠將海量資料中隱藏的資訊和知識挖掘出來，為人類社會、經濟活動等方面提供依據，提高各個領域的執行效率，甚至整個社會經濟的集約化程度。。分析的過程包括：大資料採集——預處理——大資料儲存管理——大資料建模——大資料視覺化分析。

　　1.大資料採集：大資料的採集主要有4種來源，管理資訊系統、Web資訊系統、物理資訊系統、科學實驗系統。對於不同的資料集，可能存在不同的結構和模式，如Excel、TXT、word文件、XML樹、關係表等。

　　對於多種多樣的資料集，需要做進一步整合處理或整合處理，將來自不同資料集的資料收集、整理、清洗、轉換後，生成到一個新的統一的資料集，為後續查詢和分析處理提供統一的資料檢視。

　　2.大資料儲存管理：時分析應用通常會執行在例如NoSQL之類的資料庫上，通常都能支援海量可擴充套件的商用硬體上。

　　Hadoop技術，從另一角度考慮，非常適合批量的資料處理，這種技術非常合適於非同步大資料分析。其實說到底還是需要硬體裝置作為支援的。

　　3.大資料建模：大資料建模就好比圖書館的圖書分類，資料模型就是資料組織和儲存方法，它強調從業務、資料存取和使用角度合理儲存資料。良好的資料模型能幫助我們快速查詢所需要的資料，減少資料的I/O吞吐。

　　4.大資料視覺化分析：做了以上那麼多步驟都是為了更好的進行大資料分析。在大資料分析的應用過程中，視覺化通過圖片、表格、分析圖等視覺表現的方式來幫助人們探索和理解複雜的資料。

　　大資料分析過程是如何的.中琛魔方大資料平臺表示視覺化與可視分析能夠迅速和有效地簡化與提煉資料流，幫助使用者互動篩選大量的資料，有助於使用者更快更好地從複雜資料中得到新的發現，成為使用者瞭解複雜資料、開展深入分析不可或缺的手段。