⑴ 怎麼進行大數據分析及處理
1、可視化分析，大數據分析的使用者不僅有大數據分析專家，也有普通用戶，但大數據可視化是最基本的需求，可視化分析可以讓使用者直觀的感受到數據的變化。
2、數據挖掘演算法，大數據分析的核心理論就是數據挖掘演算法
3、預測性分析，預測性分析是大數據分析最重要的應用領域之一，我們從大數據中挖掘出特點，再通過科學建立模型，以此來月此未來的數據
4、語義引擎，用於分析提煉數據，需設計到足夠全面，能夠確保人工智慧從數據中主動的提取信息
5、數據質量和數據管理，要能保證分析結果的真實性和價值
大數據處理
1、採集
2、導入
3、統計分析
4、挖掘
⑵ 如何進行大數據分析及處理
1.可視化分析大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。2. 數據挖掘演算法大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計 學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。3. 預測性分析大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。4. 語義引擎非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。