完美实现大数据分析–介绍大数据分析五步法

【摘要】 随着大数据的兴起，大数据分析已成为企业获取有效信息、改善决策效率及优化业务流程的一场革命性变革，而完整的大数据分析已经被确定为五个不可分割的步骤，它们分别是：数据采集、数据清洗、数据分析、结果引导和结果反馈。本文旨在介绍这五个步骤中内容的具体细节，以期从而帮助企业进行有效的大数据分析。

【关键词】大数据，数据采集，数据清洗，数据分析，结果引导，结果反馈

【一、绪论】 随着世界经济的飞速发展，企业面对的信息量也在不断增加，而这些信息的有效收集、处理及分析，对于企业发展至关重要。大数据分析（Data Analysis）就是利用大数据的硬件和软件来挖掘预先未知的分析信息。它可以帮助企业获取有效的信息、改善决策效率及优化业务流程，从而提高企业的竞争力。

大数据分析的过程已被确定为五个不可分割的步骤，它们分别是：数据采集、数据清洗、数据分析、结果引导和结果反馈。因此本文旨在通过介绍每一步的细节，帮助大数据分析人员和企业完美实现大数据分析。

【二、数据采集】

数据采集是大数据分析的第一个步骤，从技术角度讲，它的目标是汇集不同类别的数据源（例如结构化、半结构化、非结构化数据）来构建完整的数据集，并将它们按照类别整理存储在安全的网络空间中以准备后续处理。

常见的数据采集方式有：文件上传、表单自动填写、爬虫技术（搜索引擎、政府数据等）、数据挖掘、数据收集API等。

【三、数据清洗】

数据清洗是大数据分析的第二个步骤，是将数据建模并将不规范的、脏的、无用的和冗余的数据清除掉，从而可以得到清洁并具有可靠性和可分析性的数据集。

数据清洗的常用方法有：检测缺失值、空值、冗余值和非法值；处理不一致的数据；合并多数据源；修正错误的数据录入等。

因为随着大数据分析的发展，大数据清洗工具已经遍及全球，它们简化了数据清洗的过程，也提供了一系列处理大数据的方案和处理规则，以满足企业的需求。

【四、数据分析】

数据分析是大数据分析的核心步骤，根据目标不同，可以从以下三个方面进行数据分析：表达式计算分析、文档分析、模式分析。

首先，表达式计算分析。它是一种相对简单的分析方法，可以计算出从大数据中获得的某些统计数据；其次，文档分析，它是通过挖掘新闻报道、网络及其他类型的文档来计算出一系列的统计数据；最后，模式分析，它不仅可以检测出数据中的异常值、正常值及趋势，还可以通过机器学习算法来查明数据中的固有联系和关系。

【五、结果引导和结果反馈】

结果引导和结果反馈是大数据分析的最后两个步骤，从技术上讲，它们都可以帮助企业根据大数据分析结果，调整企业的策略、改善决策流程、