如今，大数据分析已成为一种趋势，并且已广泛应用于各行各业，因为只有通过分析，我们才能获得许多智能，深入和有价值的信息。因此越来越多的应用涉及大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等，都呈现出大数据的日益复杂性，因此大数据分析方法在大数据领域尤为重要。可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。那么大数据是如何进行数据分析的？

 大数据是如何进行数据分析的？

数据分析是整个大数据处理流程的核心，大数据的价值产生于分析过程。

从异构数据源抽取和集成的数据构成了数据分析的原始数据。根据不同应用的需求可以从这些数据中选择全部或部分进行分析。

小数据时代的分析技术，如统计分析、数据挖掘和机器学习等，并不能适应大数据时代数据分析的需求，必须做出调整。大数据时代的数据分析技术面临着一些新的挑战,主要有以下几点。

 1.数据量大并不一定意味着数据价值的增加，相反这往往意味着数据噪音的增多。

因此，在数据分析之前必须进行数据清洗等预处理工作，但是预处理如此大量的数据，对于计算资源和处理算法来讲都是非常严峻的考验。

 2.大数据时代的算法需要进行调整。

首先，大数据的应用常常具有实时性的特点，算法的准确率不再是大数据应用的最主要指标。

在很多场景中，算法需要在处理的实时性和准确率之间取得一个平衡。其次，分布式并发计算系统是进行大数据处理的有力工具，这就要求很多算法必须做出调整以适应分布式并发的计算框架，算法需要变得具有可扩展性。

许多传统的数据挖掘算法都是线性执行的，面对海量的数据很难在合理的时间内获取所需的结果。因此需要重新把这些算法实现成可以并发执行的算法，以便完成对大数据的处理。

最后，在选择算法处理大数据时必须谨慎，当数据量增长到一定规模以后，可以从小量数据中挖掘出有效信息的算法并一定适用于大数据。

 3.数据结果的衡量标准。

对大数据进行分析比较困难，但是对大数据分析结果好坏的衡量却是大数据时代数据分析面临的更大挑战。

大数据时代的数据量大，类型混杂，产生速度快，进行分析的时候往往对整个数据的分布特点掌握得不太清楚，从而会导致在设计衡量的方法和指标的时候遇到许多困难。

数据分析是大数据处理流程的核心步骤，通过数据抽取和集成环节，我们已经从异构的数据源中获得了用于大数据处理的原始数据，用户可以根据自己的需求对这些数据进行分析处理，比如数据挖掘、机器学习、数据统计等，数据分析可以用于决策支持、商业智能、推荐系统、预测系统等。通过数据分析我们能够掌握数据中的信息。

大数据除了将更好地解决社会，商业，科学各类问题。大部分的数据都与人类有关，要通过大数据解决人的问题。比如，建立个人的数据中心，将每个人的日常生活习惯，身体状态，社会网络，知识能力，爱好性情，情绪波动记录，这些数据可以被充分地利用，医疗机构将实时的监测用户的身体健康状况，教育机构针对用户制定培训计划，服务行业提供符合用户习的服务，社交网络为志同道合的人群相识相知，政府能在用户心理健康出现问题时有防范自杀，刑事案件，金融机构能为用户的资金提供更有效的使用建议和规划，道路交通可以提供合适的出行线路。

大数据将逐渐成为很多行业企业实现其价值的最佳途径，大数据的应用也将会全面展开。未来，大数据将成为国家战略的重要部分。

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