如今，大數據分析已成為一種趨勢，并且已廣泛應用于各行各業，因為只有通過分析，我們才能獲得許多智能，深入和有價值的信息。因此越來越多的應用涉及大數據，而這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等，都呈現出大數據的日益復雜性，因此大數據分析方法在大數據領域尤為重要?？梢哉f是決定最終信息是否有價值的決定性因素。那么大數據是如何進行數據分析的？

　　大數據是如何進行數據分析的？

　　數據分析是整個大數據處理流程的核心，大數據的價值產生于分析過程。

　　從異構數據源抽取和集成的數據構成了數據分析的原始數據。根據不同應用的需求可以從這些數據中選擇全部或部分進行分析。

　　小數據時代的分析技術，如統計分析、數據挖掘和機器學習等，并不能適應大數據時代數據分析的需求，必須做出調整。大數據時代的數據分析技術面臨著一些新的挑戰,主要有以下幾點。

　　1.數據量大并不一定意味著數據價值的增加，相反這往往意味著數據噪音的增多。

　　因此，在數據分析之前必須進行數據清洗等預處理工作，但是預處理如此大量的數據，對于計算資源和處理算法來講都是非常嚴峻的考驗。

　　2.大數據時代的算法需要進行調整。

　　首先，大數據的應用常常具有實時性的特點，算法的準確率不再是大數據應用的最主要指標。

　　在很多場景中，算法需要在處理的實時性和準確率之間取得一個平衡。其次，分布式并發計算系統是進行大數據處理的有力工具，這就要求很多算法必須做出調整以適應分布式并發的計算框架，算法需要變得具有可擴展性。

　　許多傳統的數據挖掘算法都是線性執行的，面對海量的數據很難在合理的時間內獲取所需的結果。因此需要重新把這些算法實現成可以并發執行的算法，以便完成對大數據的處理。

　　最后，在選擇算法處理大數據時必須謹慎，當數據量增長到一定規模以后，可以從小量數據中挖掘出有效信息的算法并一定適用于大數據。

　　3.數據結果的衡量標準。

　　對大數據進行分析比較困難，但是對大數據分析結果好壞的衡量卻是大數據時代數據分析面臨的更大挑戰。

　　大數據時代的數據量大，類型混雜，產生速度快，進行分析的時候往往對整個數據的分布特點掌握得不太清楚，從而會導致在設計衡量的方法和指標的時候遇到許多困難。

　　數據分析是大數據處理流程的核心步驟，通過數據抽取和集成環節，我們已經從異構的數據源中獲得了用于大數據處理的原始數據，用戶可以根據自己的需求對這些數據進行分析處理，比如數據挖掘、機器學習、數據統計等，數據分析可以用于決策支持、商業智能、推薦系統、預測系統等。通過數據分析我們能夠掌握數據中的信息。

　　大數據除了將更好地解決社會，商業，科學各類問題。大部分的數據都與人類有關，要通過大數據解決人的問題。比如，建立個人的數據中心，將每個人的日常生活習慣，身體狀態，社會網絡，知識能力，愛好性情，情緒波動記錄，這些數據可以被充分地利用，醫療機構將實時的監測用戶的身體健康狀況，教育機構針對用戶制定培訓計劃，服務行業提供符合用戶習的服務，社交網絡為志同道合的人群相識相知，政府能在用戶心理健康出現問題時有防范自殺，刑事案件，金融機構能為用戶的資金提供更有效的使用建議和規劃，道路交通可以提供合適的出行線路。

　　大數據將逐漸成為很多行業企業實現其價值的最佳途徑，大數據的應用也將會全面展開。未來，大數據將成為國家戰略的重要部分。

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