大数据分析要以什么分析为基础 大数据分析的关键环节

分析要以什么分析为基础？分析的关键环节有哪些？以下是对这些问题的深入探讨。

1.数据预处理技术

数据预处理是分析的重要步骤。它包括数据清洗、数据转换和数据标准化等过程，旨在将原始数据进行处理，使其满足分析要求。数据预处理可以消除噪音、填补缺失值，从而提高后续分析的质量。

2.数据采集

数据采集是处理的第一步，就是获取数据源。这包括利用数据库、日志、外部数据接口等方式，从多个来源搜集分布在互联网各个角落的数据。这一步骤的成功与否直接影响到后续数据分析的深度和广度。

3.数据存储

数据存储是处理的重要环节。通过对大量数据的存储和管理，确保数据的安全和稳定，为后续的数据分析和处理提供坚实的基础。

4.数据处理与分析

数据分析是处理流程的核心步骤。通过数据抽取和集成环节，我们已经从异构的数据源中获得了用于处理的原始数据，用户可以根据自己的需求对这些数据进行分析处理，比如数据挖掘、情感分析、问题模型、文本分类等。

5.数据可视化

数据可视化是将复杂的数据转换为图形或图表等形式，使得人们能够更加直观地理解数据背后的信息和趋势。数据可视化在提高数据分析效率和准确性的也有助于促进数据的共享和交流。

6.模型评估与优化

对模型进行评估是确保其有效性的关键步骤。常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率等。如果模型表现不佳，可以通过调整模型参数或增加数据量来优化模型性能。

7.隐私保护计算

隐私保护计算，是指在保证数据提供方不泄露原始数据的前提下，对数据进行分析计算的一类信息技术。它保障数据在产生、存储、计算、应用、销毁等数据流转全过程的各个环节中“可用不可见”。

8.数据提取与ETL

数据提取有分析价值的数据进行清洗、转换和加载，就是抽取Extraction、转换Transformation、加载Loading的ETL过程，最终合并到一个数据仓库中，按照一定的建模方式例如Inmon的3NF建模进行组织。

9.应用场景

的应用范围非常广泛，几乎涵盖了所有行业和领域。以下是几个典型的应用场景：金融、医疗、电商、能源、交通等。

数据分析不仅仅需要技术能力，更需要深入的行业理解和丰富的业务知识。通过掌握这些关键环节和基础，我们可以更好地应对带来的挑战，从而在各个领域实现价值最大化。