数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。这一过程也是质量管理体系的支持过程。那么，数据分析的具体流程是什么呢?今天就跟随小编一起来了解下吧!
一、数据收集
数据收集是数据分析的最基本操作，你要分析一个东西，首先就得把这个东西收集起来才行。由于现在数据采集的需求，一般有Flume、Logstash、Kibana等工具，它们都能通过简单的配置完成复杂的数据收集和数据聚合。
二、数据预处理
收集好以后，我们需要对数据去做一些预处理。千万不能一上来就用它做一些算法和模型，这样的出来的结果是不具备参考性的。数据预处理的原因就是因为很多数据有问题，比如说他遇到一个异常值(大家都是正的，突然蹦出个负值)，或者说缺失值，我们都需要对这些数据进行预处理。
三、数据存储
数据预处理之后，下一个问题就是：数据该如何进行存储?通常大家最为熟知是MySQL、Oracle等传统的关系型数据库，它们的优点是能够快速存储结构化的数据，并支持随机访问。但大数据的数据结构通常是半结构化(如日志数据)、甚至是非结构化的(如视频、音频数据)，为了解决海量半结构化和非结构化数据的存储，衍生了HadoopHDFS、KFS、GFS等分布式文件系统，它们都能够支持结构化、半结构和非结构化数据的存储，并可以通过增加机器进行横向扩展。
四、数据分析
做数据分析有一个非常基础但又极其重要的思路，那就是对比，基本上 90% 以上的分析都离不开对比。主要有：纵比、横比、与经验值对比、与业务目标对比等。
五、数据运用
其实也就是把数据结果通过不同的表和图形，可视化展现出来。使人的感官更加的强烈。常见的数据可视化工具可以是excel，也可以用power BI系统。
六、总结分析
根据数据分析的结果和报告，提出切实可行的方案，帮助企业决策等。
关于数据分析的具体流程是什么，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。