大数据分析与存储和数据的管理是一些数据分析层面的**实践。通过按部就班的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。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。



　　大数据已经不像前些年给人一种虚无缥缈的感觉，而当下*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*重要的价值，越来越多人开始对什么是大数据分析产生联想，所以大数据的分析方式在整个IT领域就显得尤为重要，可以说是决定*终信息是否有价值的决定性因素。



　　大数据分析步骤：



　　1、可视化分析



　　不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具*基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。



　　2、数据挖掘算法



　　可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。



　　3、预测性分析能力



　　数据挖掘让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。



　　4、语义引擎



　　由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。



　　5、数据质量和数据管理



　　数据质量和数据管理是一些管理方面的**实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，**把精力关注在大数据能带来的好处而不仅仅是挑战。



　　6、数据存储数据仓库



　　数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。



　　大数据分析步骤分为：可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析能力、语义引擎、数据质量、数据管理、数据存储数据仓库。



　　如何对大数据进行分析.中琛魔方大数据管理软件(www.zcmorefun.com)温馨提醒：大数据分析的前景是光明的，未来的发展方向是物联网、云计算、人工智能，这些科技发展方向将使用大数据，数据不断积累，数据越来越大，大数据的应用也越来越多。