1、大数据分析的具体内容可以分为这几个步骤，具体如下1数据获取需要把握对问题的商业理解，转化成数据问题来解决，直白点讲就是需要哪些数据，从哪些角度来分析，界定问题后，再进行数据采集这样，就需要数据分析师具备结构化的逻辑思维2数据处理数据的处理需要掌握有效率的工具，例如Excel基础；数据分类数据聚类关联规则挖掘时间序列预测1数据分类是将数据集分成不同的类别，以便更好地理解数据2数据聚类是将相似的数据点组合在一起，以便更好地理解数据之间的关系3关联规则挖掘是发现数据集中变量之间的关联性4时间序列预测是根据历史数据预测未来的趋势；1 数据分类这一方面的工作主要涉及将数据集划分为不同的类别，以便于更好地理解和管理数据数据分类可以通过各种算法实现，如决策树支持向量机等2 数据聚类数据聚类是将数据集中的对象分组，使得同一组内的对象彼此相似，而不同组间的对象相异这项工作有助于发现数据中的自然分组，常使用；大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析对大数据bigdata进行采集清洗挖掘分析等，大数据主要有数据采集数据存储数据管理和数据分析与挖掘技术等大数据分析目标语义引擎处理大数据的时候，经常会使用很多时间和花费，所以每次生成的报告后，应该支持语音引擎功能产生可视化报告，便于人工分析通过软。

2、1可视化分析 2数据挖掘算法 3预测性分析能力 4语义引擎 5数据质量和数据管理 方法步骤 可视化分析大数据分析的使用者有大数据分析专家，同时还有普通用户，但是他们二者对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观的呈现大数据特点，同时能够非常容易被读者所接受，就如同看；如需学习大数据分析推荐选择达内教育，大数据分析学习内容如下1数学知识数学知识是数据分析师的基础知识初级数据分析师需要了解一些描述统计相关的基础内容，有一定的公式计算能力2分析工具初级数据分析师数据透视表和公式使用必须熟练还要学会一个统计分析工具，SPSS作为入门比较好3编程；1分析现状 分析现状是我们数据分析的基本目的，我们需要明确当前市场环境下，我们的产品市场占有率是多少，注册用户的来源有哪些，注册转化率是多少，购买转化率是多少，竞品是什么，竞品的发展现状如何我们和竞争对手相对，优势有哪些，不足又有哪些等等，都是属于对于现状的分析这里包括两方面的内容；2交易数据交易数据是大数据应用中最直接的数据源通过分析客户的购买历史交易金额交易频率等数据，企业可以了解客户的消费习惯和需求3移动设备数据移动设备是现代人的主要通信工具之一，移动设备数据也是大数据应用中的重要数据源通过分析用户的地理位置移动轨迹使用习惯等数据，企业可以了解。

3、数据分类数据聚类关联规则挖掘时间序列预测根据人民教育出版社给出的公开资料得知，大数据分析四个方面的工作主要是数据分类数据聚类关联规则挖掘时间序列预测大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过主流软件工具。