大数据分析要以什么分析为基础

分析的适用群体数量庞大，所以分析最基本的要求是可视化分析，因为可视化分析可以直观地呈现的特征，同时它可以被读者轻松接受，类似于看图识字。

1. 准确的数据收集

准确的数据收集是进行分析的基础，它直接决定着后续分析的可靠性和有效性。准确的数据可以提供真实和客观的信息，帮助企业了解市场趋势、消费者需求以及产品优化等方面的情况。在进行分析之前，需要确保数据从各个渠道采集的准确性，包括传感器设备、用户行为数据、日志数据等。

2. 数据来源的多样性

为了进行全面的分析，数据源的多样性非常重要。的数据源可分为互联网、物联网和传统信息系统三个渠道。特别是随着物联网的发展，物联网数据的比例越来越大，对分析提出了更高的要求。

3. 数据科学与技术的结合

数据科学与技术结合的交叉学科模式是进行分析的基础。数据科学以分析为核心，以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科，培养面向多层次应用需求的复合型人才。学习分析需要掌握SQL、Hadoop、Hive查询，另外Python语言、R语言也是必须要掌握的。数学基础也是必备的，主要体现在公式计算能力、常用模型算法等方面。

4. 视觉分析

分析的用户包括分析专家和普通用户，但他们对分析最基本的要求是可视化分析，因为可视化分析可以直观地呈现的特征，并且很容易被读者接受，类似于看图识字。通过可视化分析，用户可以更好地理解中的模式、趋势和异常。

5. 数据挖掘算法

数据挖掘算法是分析的核心工具之一。数据挖掘算法可以帮助用户从大规模数据中发现隐藏的模式、规律和关联。常用的数据挖掘算法包括聚类、分类、关联规则等。通过应用数据挖掘算法，可以从海量数据中提取有用的信息，为决策提供支持。

6. 业务分析基本步骤

进行分析时，需要明确分析目的和思路。这是确保数据分析过程有效进行的先决条件。在分析目的明确的基础上，需要收集、清洗和预处理数据，然后进行特征提取和模型建立，最后对结果进行验证和评估。通过这些步骤，可以得到准确可靠的分析结果，为决策提供依据。

7. 数据安全和隐私保护

在进行分析时，数据安全和隐私保护是至关重要的。对于企业来说，保护用户隐私和商业机密是一项重要任务。必须采取有效的安全措施来防止数据泄露和滥用。只有确保数据的安全和隐私，用户才会放心地参与数据收集和分析。

分析要以准确的数据收集、多样的数据来源、数据科学与技术的结合、视觉分析、数据挖掘算法、业务分析基本步骤以及数据安全和隐私保护为基础。只有从这些方面全面考虑，才能得出准确可靠的分析结果，为决策提供有力支持。