成功的大数据数据分析计划对于收集和分析大数据非常重要。对于大数据分析项目，需要有效的流程管理。今天，一起了解大数据分析过程包括哪些内容。

大数据分析流程包括哪些内容

1、收集

大数据采集是指使用多个数据库从客户端接收数据（以web、app或传感器的形式），用户可以通过这些数据库进行简单的查询和处理。NoSQL数据库（如redis和mongodb）也常用于数据收集。如火车票网站和淘宝网。它们的并发访问在峰值达到数百万次，因此需要在收集端部署大量数据库来支持它。

2、导入/预处理

虽然采集端会有很多数据库，但是如果想有效地分析这些海量数据，在导入的基础上进行一些简单的清理和预处理。一些用户将在导入期间使用来自twitter的storm来流式传输数据，以满足某些企业的实时计算需求。

导入和预处理过程的特点和挑战主要是导入的数据量大，通常达到每秒100兆字节甚至千兆字节的水平。

3、统计/分析

统计分析是对海量数据进行汇总分析。

4、挖掘

和传统数据分析不同的是，其主要是对现有数据进行基于各种算法的计算，以达到预测的效果，从而满足一些高层数据分析的需要。

大数据数据分析的过程和结果应该依赖于强大的计算机基础设施，这对于处理大数据信息也非常重要。如果你想开发一些交互式系统，满足不同用户的需求是非常重要的。