1、大数据分析处理解决方案 方案阐述 每天，中国网民通过人和人的互动，人和平台的互动，平台与平台的互动，实时生产海量数据这些数据汇聚在一起，就能够获取到网民当下的情绪行为关注点和兴趣点归属地移动路径社会关系链等一系列有价值的信息数亿网民实时留下的痕迹，可以真实反映当下的世界微观。

2、1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，就如同看图说话一样简单明了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。

3、大数据分析的五个基本方面1 Analytic Visualizations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 2 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。

4、除了内容兴趣，这种算法思路可以在消费能力，消费兴趣，社交习惯等多个维度建立模型，计算你的偏好之后，这些偏好会被转换为特征向量假设你的美女兴趣标签值是 8，消费能力是 5，社交偏好是 2，就可以用向量表示为 r 8，5，2 我们可以把特征向量理解成多维空间上的一个坐标，通过把每一个。

5、数学基础大数据分析需要统计学数学线性代数基础因此，要想培养大数据思维，首先要加强数学知识编程基础大数据技术一般用编程语言实现，如PythonScalaJava等，因此培养大数据思维需要掌握编程基础数据科学大数据技术基于数据科学，因此需要了解数据科学的基本知识，包括数据挖掘数据分析机器学习。

6、企业可通过分析大数据来让决策更为科学，并且还应该由关注精确度转变为关注效率大数据之所以能提高生产效率和销售效率，是因为它能够让人们知道市场及消费者的需求只要大数据分析指出某件事物的可能性，企业便可根据相关结果快速决策迅速动作抢占先机提高工作效率竞争是企业的动力，而效率是企业的。

7、大数据分析的工作内容，可以大致分为四个步骤数据获取数据处理数据分析数据呈现1数据获取 数据获取看似简单，但是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，再进行数据采集此环节，需要数据分析师具备结构化的逻辑思维2数据。

8、数据分析指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析大数据可以概括为5个V， 数据量大。

9、搭建大数据分析平台的工作是循序渐进的，不同公司要根据自身所处阶段选择合适的平台形态，没有必要过分追求平台的分析深度和服务属性，关键是能解决当下的问题大数据分析平台是对大数据时代的数据分析产品或称作模块的泛称，诸如业务报表OLAP应用BI工具等都属于大数据分析平台的范畴与用户行为分析平台。