1、一般来讲，典型的数据分析包含六个步骤，分别是明确思路收集数据处理数据分析数据展现数据以及撰写报告，下面尚硅谷具体讲一讲数据分析的六大步骤明确数据分析的目的以及思路是确保数据分析过程有效进行的首要条件 它作用的是可以为数据的收集处理及分析提供清晰的指引方向可以说思路是整个分析。

2、大数据处理流程包括数据收集数据存储数据清洗和预处理数据集成和转换数据分析数据可视化数据存储和共享，以及数据安全和隐私保护等步骤1数据收集 数据收集是大数据处理的第一步这可以通过多种方式进行，如传感器网页抓取日志记录等数据可以来自各种来源，包括传感器社交媒体电子邮件。

3、大数据的处理过程一般包括如下1数据采集收集各种数据来源的数据，包括传感器数据日志文件社交媒体数据交易记录等数据采集可以通过各种方式进行，如API接口爬虫传感器设备等2数据存储将采集到的数据存储在适当的存储介质中，例如关系型数据库分布式文件系统数据仓库或云存储等选择合。

4、处理大数据的四个环节收集原始数据种类多样，格式位置存储时效性等迥异数据收集从异构数据源中收集数据并转换成相应的格式方便处理存储收集好的数据需要根据成本格式查询业务逻辑等需求，存放在合适的存储中，方便进一步的分析变形原始数据需要变形与增强之后才适合分析，比如网页日志。

5、大数据处理的四个主要流程1数据收集收集大数据，包括结构化数据和非结构化数据，收集的数据可以来自外部源，或者是内部的数据源2数据存储将收集的数据存储在可靠的数据仓库中，以便更好的管理数据3数据处理对收集的数据进行清洗结构化和标准化，以便从中获得有用的信息4数据分析利用。

6、2采ETL采集去重脱敏转换关联去除异常值 前后端将采集到的数据给到数据部门，数据部门通过ETL工具将数据从来源端经过抽取extract转换transform加载load至目的端的过程，目的是将散落和零乱的数据集中存储起来3存大数据高性能存储及管理 这么多的业务数据存在哪里这需要有一。

7、大数据处理过程一般包括以下步骤一数据收集 大数据处理的第一步是从各种数据源中收集数据这些数据源可能包括传感器社交媒体平台数据库日志文件等收集到的数据需要进行验证和清洗，以确保数据的准确性和一致性二数据存储 大数据需要被有效地存储和管理，以便后续的处理和分析传统的关系型。

8、如果我们想利用大数据，首先要有大数据的公式，但是这些大数据的搜集渠道一般都集中在一些大的互联网公司，比如说国内知美的一些公司个人去搞大数据的话，确实还是有很大的困难，因为你没有办法得到那么多人的数据，比方说他的消费数据或者是他的通讯数据之类的，或者是它的地理位置之类的，你只有得到了大数据。

9、大数据处理流程顺序一般是采集导入和预处理统计和分析，以及挖掘。

10、大数据处理过程一把包括四个步骤，分别是 1收集数据有目的的收集数据 2处理数据将收集的数据加工处理 3分类数据将加工好的数据进行分类 4画图列表最后将分类好的数据以图表的形式展现出来，更加的直观。

11、大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端WebApp或者传感器形式等的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作比如，电商会使用传统的关系型数据库MySQL和Oracle等来存储每一笔事务数据，除此之外，Redis和MongoDB这样的NoSQL数据库也常用于数据的采集在大数据的采集过程中。

12、数据挖掘数据挖掘是一种从大量数据中提取有用信息的过程它利用各种算法和技术，如聚类分析关联规则挖掘时间序列分析等，来发现数据中的潜在价值大数据处理的重要性 1推动业务决策 大数据处理能够为企业提供更全面更准确的数据支持，从而帮助企业做出更明智的业务决策通过对大数据的挖掘和分析。

13、2预处理技术对于所收集的数据还要有预处理的重要过程预处理即对所采集的数据进行辨析抽取清洗的系列操作，最终过滤出有效数据大数据处理步骤1数据抽取与集成大数据处理的第一个步骤就是数据抽取与集成这是因为大数据处理的数据来源类型丰富，大数据处理的第一步是对数据进行抽取和集成。

14、步骤一采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端WebApp或者传感器形式等的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作在大数据的采集过程中，其主要特点和挑战是并发数高，因为同时有可能会有成千上万的用户来进行访问和操作，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑。

15、1数据抽取与集成 由于大数据处理的数据来源类型丰富，利用多个数据库来接收来自客户端的数据， 包括企业内部数据库互联网数据和物联网数据，所以需要从数据中提取关系和实体， 经过关联和聚合等操作，按照统一定义的格式对数据进行存储 用户可以通过上述数据库来进行简单的查询和处理在大数据的采集过程。