大数据分析是做什么的(什么是大数据分析？)
什么是大数据分析？
大数据分析是指对海量数据的分析。
对大数据进行收集、清理、挖掘和分析，主要包括数据收集、数据存储、数据管理和数据分析挖掘技术。
什么是大数据分析？
大数据是指在一定时间范围内，常规软件工具无法捕捉、管理和处理的数据集合。通过大量的统计，我们可以知道人们喜欢什么，想要什么，从而得到他们想要的，比如精准营销，信用分析，消费分析等等。
统计与大数据分析是干什么的？
统计学和大数据分析都是数据分析工作。大数据，或称巨量数据，是指涉及如此巨大数据量的信息，以至于不能被当前主流的软件工具在合理的时间内捕获、管理、处理和排列，以帮助企业做出更积极的商业决策。有人说，大数据和统计学的区别在于，统计学只侧重于数据采集，而大数据侧重于数据分析。
一分钟了解互联网大数据分析？
大数据分析是目前信息技术的一个重要应用领域，对我们的工作和生活产生了巨大的影响。
与传统的数据概念相比，“大数据”被定义为四个“V”:量、种类、速度和价值。详情请参考我以前的文章《三分钟读懂大数据》。本文重点研究大数据的分析方法。
大数据分析的流程一般是：
数据采集数据传输数据预处理数据统计与建模数据分析/挖掘数据可视化/反馈。
下面依次解释：
数据采集：
数据采集的功能包括：
通过IOT设备收集数据。(参见《三分钟读懂物联网》)
通过在应用程序中插入特定代码(“隐藏点”)来收集数据。
将收集的数据传输到指定的服务器。
无论是采集数据还是传输数据，都要求最大限度地保证数据的准确性、完整性和及时性，这就要求数据采集要处理很多细节问题，比如用户识别、网络策略、缓存策略、同步策略、安全性等等。
数据预处理：
主要包括数据清洗和数据排序。
1.数据清理
数据清洗是指发现和处理数据中的质量问题，如缺失和异常。比如用户在填写问卷时，没有填写“年龄”一栏的信息，那么对于用户填写的这个数据，年龄就是缺失值；异常是指虽然有数值，但数值明显偏离正常值范围。比如，在18-30岁成年人的问卷中，某用户在填写问卷时，错填了2岁。
含有缺失值或异常值的数据必须处理好，否则会严重影响数据分析结果的可靠性。
2.数据整理
数据整理是指将数据整理成数据建模所需的形式。例如，在建立房价预测模型时，通常需要剔除对房价预测无用的数据项(如房屋的身份证号)，分离特征(如房龄、朝向等。)用于从目标变量(房价)预测目标值。
数据统计和建模：
数据统计是指计算数据的均值、方差等统计值，通过统计分析掌握数据特征，完成对已知数据的解释。建模是基于现有数据建立模型，对未来数据进行预测和分类，解决实际应用问题。
数据分析/挖掘：
数据挖掘是从大量数据中挖掘隐藏的、以前未知的、具有潜在价值的关系、模式和趋势，并利用这些知识和规则建立决策支持模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
数据可视化/反馈：
数据可视化是指数据
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