1、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。

2、1交易数据TRANSACTION DATA大数据平台能够获取时间跨度更大更海量的结构化买卖数据，这样就能够对更广泛的买卖数据类型进行剖析，不仅仅包含POS或电子商务购物数据，还包含行为买卖数据，例如Web服务器记录的互联网点击流数据日志2人为数据HUMANGENERATED DATA非结构数据广泛存在于电子邮件文档图。

3、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基于不同的数据。

4、在大数据可视化这个概念没出现之前，其实人们对于数据可视化的应用便已经很广泛了，大到人口数据，小到学生成绩统计，都可通过可视化展现，探索其中规律如今信息可以用多种方法来进行可视化，每种可视化方法都有着不同的侧重点数据的特性数据可视化，先要理解数据，再去掌握可视化的方法，这样才能实现高效。

5、企业非常喜欢搜集社交方面的数据浏览器的日志分析出文本和传感器的数据，为了更加全面的了解客户在一般情况下，建立出数据模型进行预测举一个比较简单的例子就是通过大数据的应用，电信公司可以更好预测出流失的客户，沃尔玛则会更加精准的预测哪个产品会大卖，汽车保险行业会了解客户的需求和驾驶水平。

6、常见数据分析模型较多，列举其中常见的八种供楼主参考1行为事件分析 行为事件分析法用来研究某行为事件的发生对企业组织价值的影响以及影响程度企业借此来追踪或记录的用户行为或业务过程，如用户注册浏览产品详情页成功投资提现等，通过研究与事件发生关联的所有因素来挖掘用户行为事件背后的原因。

7、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。

8、我们的DataZ具备高性能实时和离线计算能力，丰富的统计分析挖掘模型，为行业全流程全周期的生产运营活动提供商业智能支持，并能可视化您的数据，高效挖掘数据深层次信息可以应用于金融大数据风控 系统架构图System Architecture Diagram 数据采集Data Collection 大数据采集提供强大的数据抽取转换和加载能力适配多种。

9、近年来，伴随下游行业对全业务流程数字化运营需求的持续广泛和深入，大数据分析市场取得了良好发展，呈现出高速发展态势根据赛迪的数据，2021年我国大数据分析市场下游行业中，金融政府电信和互联网位居应用领域前四名，市场占比分别为191%165%152%和139%，合计超过60%大数据软件与服务的。

10、2大数据可以提供给我们深入的数据分析能力通过数据挖掘机器学习等技术，我们可以从大数据中提取出有用的信息和知识，并进行分析和归纳比如，在分析一个公司的销售数据时，我们可以利用这些数据来分析销售趋势客户偏好等，从而帮助公司更好地制定销售策略3大数据还可以帮助我们呈现事物的特征和趋势。