1、大数据分析可以让人们对数据产生更加优质的诠释，而具有预知意义的分析可以让分析员根据可视化分析和数据分析后的结果做出一些预测性的推断。

2、大数据的分析与存储和数据的管理是一些数据分析层面的最佳实践。通过特定流程和工具对数据进行分析可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。

3、不管使用者是数据分析领域中的专家，还是普通的用户，可作为数据分析工具的始终只能是数据可视化。可视化可以直观的展示数据，让数据自己表达，让客户得到理想的结果。

4、大数据已经不像前些年给人一种虚无缥缈的感觉，而当下最重要的是对大数据进行分析，只有经过分析的数据，才能对用户产生最重要的价值。

（1）定义目标，分析问题

开始大数据处理前，应该定好处理数据的目标，然后才能开始数据挖掘。

（2）建立模型，采集数据

可以通过网络爬虫，或者历年的数据资料，建立对应的数据挖掘模型，然后采集数据，获取到大量的原始数据。

（3）导入并准备数据

在通过工具或者脚本，将原始转换成可以处理的数据。

机器学习，通过使用机器学习的方法，处理采集到的数据。根据具体的问题来定。这里的方法就特别多。

（1）语义引擎

处理大数据的时候，经常会使用很多时间和花费，所以每次生成的报告后，应该支持语音引擎功能。

（2）产生可视化报告，便于人工分析

通过软件，对大量的数据进行处理，将结果可视化。

（3）预测性

通过大数据分析算法，应该对于数据进行一定的推断，这样的数据才更有指导性。

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