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我们在前几期的文章中给大家简单介绍了大数据技术应用与发展趋势等内容，而本文我们就继续来学习一下，大数据分析步骤都有哪些。
1.收集数据
移动记录、客户反馈表、从客户处收到的邮件线索、调查报告、社交媒体平台和移动应用程序是数据分析师可以从中收集特定信息的来源。不同的企业试图利用数据收集和提取所有有价值的信息来获得洞察力。通常收集的大量数据非常混乱，这些都是非结构化或半结构化的数据。因此如果不使用特定工具，这些信息是不可读的。
2.处理数据
在收集数据之后，下一步使用它将需要在数据池或数据仓库中存储数据。这可以让分析师组织、配置和分组这些数据，以便根据每个请求进行处理，这也将更准确地反映终结果。
3.清理
为了确保分析人员处理的数据是完整和可行的，必须清除重复、不真实的输入、系统错误和其他类型的偏差。因此，这一步骤允许对大数据进行清理，以便在之后获得更准确的结果。
4.分析
这是后一个流程，在这一流程中，可以分析收集、处理和清理的原始数据，并提取急需的结果。在这里以使用：
•数据挖掘(帮助提取有用且可行的数据模式)
•人工智能(使用类似人类的思维探索和提取深层数据分析)
•文本挖掘(借助人工智能，可以从非结构化文本信息池中获得有意义的信息见解)
•机器学习(使用人工智能使计算机根据过去的经验进行学习)
•预测分析(基于过去和历史数据分析的业务预测和未来见解)
•深度学习(分析和提取大量非托管数据)
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2022-05-23
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