1、大数据分析常用的基本方法包括描述性分析、诊断性分析、预测性分析和指令性分析。 描述性分析：这一方法是大数据分析的基础，它涉及对收集的大量数据进行初步的整理和归纳。描述性分析通过统计量如均值、百分比等，对单一因素进行分析。
2、大数据分析方法有对比分析、漏斗分析、用户分析、指标分析、埋点分析。对比分析 对比分析法也称比较分析法，是将两个或两个以上相互联系的指标数据进行比较，分析其变化情况，了解事物的本质特征和发展规律。
3、大数据的分析流程主要包括数据采集、数据预处理、数据存储与管理、数据分析与挖掘以及数据可视化与结果呈现这五个核心步骤。首先，数据采集是大数据分析的起点。在这一过程中，需要从各种来源获取相关数据，这些来源可能包括社交媒体、企业数据库、日志文件、传感器数据等。
利用所有的数据，而不再仅仅依靠部分数据，而是全体数据。多角度考虑，多角度猜想。利用大数据多样性，发散思维。并非所有的事情都必须知道现象背后的原因，即因果关系，而应注重相关关系。确定其真实性，虚假的数据固不可取，不说会让你犯下大错误，至少会让你的工作白费时间。
举个本专业的例子，比如在奶牛基因层面寻找与产奶量相关的主效基因，我们可以首先对奶牛全基因组进行扫描，尽管我们获得了所有表型信息和基因信息，但是由于数据量庞大，这就需要采用大数据技术，进行分析比对，挖掘主效基因。例子还有很多。
人力资源业务流程也在使用大数据进行优化。Sociometric Solutions公司通过在员工工牌里植入传感器，检测其工作场所及社交活动——员工在哪些工作场所走动，与谁交谈，甚至交流时的语气如何。美国银行在使用中发现呼叫中心表现最好的员工——他们制定了小组轮流休息制度，平均业绩提高了23%。
大数据在生活中的应用是多方面的，包括：农业领域的应用；金融行业的运用；电子商务的推动；医疗器械的发展；零售业的优化；生物科技的进步。随着政府数据共享、物联网数据收集能力的增强，以及云计算、人工智能等技术的发展，大数据在存储、处理方面得到了强大的技术支持。
大数据在各个行业领域，都是有应用的。比如物联网、智慧城市、增强现实（AR）与虚拟现实（VR）、区块链、语音识别等。物联网。物联网是互联网基础上的延伸和扩展的网络，实现在任何时间、任何地点，人、机、物的互联互通。智慧城市。
各类商品的及时推荐大数据应用在我们生活中最突出的表现就是当我们在浏览商品时，总会惊讶的发现前几天想买的东西出现在首页推荐，刚跟朋友吐槽的东西出现在动态首位。各种大数据可谓是无微不至，小到商品推荐，大到各软件的同时推送。
综上所述，大数据采集与分析是一个从数据收集到解读的连续过程，它需要借助专业的技术工具和方法，以发现数据中的价值，并为业务决策提供依据。
首先，传统企业借助关系型数据库如MySQL和Oracle存储数据，而在大数据时代，NoSQL数据库如Redis、MongoDB和HBase也广泛应用。采集时，企业通过在采集端部署分布式数据库，实现负载均衡和分片，高效地进行大数据收集。其次，系统日志采集是关键，它着重于收集企业业务平台产生的日志数据，用于离线和在线分析。
大数据处理之二：导入/预处理 虽然采集端本身会有很多数据库，但是如果要对这些海量数据进行有效的分析，还是应该将这 些来自前端的数据导入到一个集中的大型分布式数据库，或者分布式存储集群，并且可以在导入基础上做一些简单的清洗和预处理工作。
方法/步骤1 进行大数据分析之前，首先要梳理清楚分析的对象和预期目标，不能无的放矢。2 接下来，就是进行相关数据的采集，通过各种渠道和接口获取，将数据集中起来。3 直接采集到的数据，大部分情况下是杂乱无章的，这时候就要进行数据清洗。
用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析为了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。
数据收集 数据收集是大数据处理和分析的首要步骤，这一环节需要从多个数据源收集与问题相关的数据。数据可以是结构化的，如数据库中的数字和事实，也可以是非结构化的，如社交媒体上的文本或图片。数据的收集要确保其准确性、完整性和时效性。
数据预处理：对原始数据进行清洗、去重、转换和整理，以确保数据的准确性和一致性。 数据探索和可视化：通过使用统计分析和数据可视化技术，探索数据集中的模式、关联和异常值。这有助于获取对数据的初步洞察，并帮助确定进一步分析的方向。
首要的分析方法是可视化。无论是专业分析人员还是普通用户，都倾向于直观易懂的可视化分析，它能清晰呈现大数据特性，使得复杂信息简洁明了，如同“看图说话”，有助于快速理解和接受。
大数据的处理流程包括： **数据采集**：面对高并发数，需部署多个数据库实现负载均衡和分片处理。 **数据导入与预处理**：将数据导入到集中的大型分布式数据库或存储集群，并进行初步的清洗和预处理。 **统计与分析**：利用分布式数据库或计算集群进行大规模数据的分析和汇总。
数据收集 数据收集是大数据处理和分析的首要步骤，这一环节需要从多个数据源收集与问题相关的数据。数据可以是结构化的，如数据库中的数字和事实，也可以是非结构化的，如社交媒体上的文本或图片。数据的收集要确保其准确性、完整性和时效性。
首要的分析方法是可视化。无论是专业分析人员还是普通用户，都倾向于直观易懂的可视化分析，它能清晰呈现大数据特性，使得复杂信息简洁明了，如同“看图说话”，有助于快速理解和接受。
用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析为了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。
数据质量和数据管理。 大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量的数据和有效的数据管理，无论是在学术研究还是在商业应用领域，都能够保证分析结果的真实和有价值。大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。