企业如何进行大数据分析?

1、数据存储和管理

MySQL数据库：部门和Internet公司通常使用MySQL存储数据，优点是它是免费的，并且性能，稳定性和体系结构也都比较好。

SQLServer：SQLServer2005或更高版本集成了商业智能功能，可为中小型企业提供数据管理，存储，数据报告和数据分析。

DB2和Oracle数据库是大型数据库，适用于拥有大量数据资源的企业。

2、数据清理类

EsDataClean是一种在线数据清理工具，不管是规则定义还是流程管理都无需编写sql或代码，通过图形化界面进行简单配置即可，使得非技术用户也能对定义过程和定义结果一目了然。

3、数据分析挖掘

豌豆DM更适合初学者。它易于 *** 作且功能强大。它提供了完整的可视化建模过程，从训练数据集选择，分析索引字段设置，挖掘算法，参数配置，模型训练，模型评估，比较到模型发布都可以通过零编程和可视化配置 *** 作，可以轻松简便地完成。

4.数据可视化类

亿信ABI是具有可视化功能的代表性工具。当然，它不仅是可视化工具，而且还是集数据分析、数据挖掘和报表可视化的一站式企业级大数据分析工具。

关于企业如何进行大数据分析，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、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。

大数据处理的基本流程分三步，如下：

1.数据抽取与集成

由于大数据处理的数据来源类型丰富，利用多个数据库来接收来自客户端的数据， 包括企业内部数据库、互联网数据和物联网数据，所以需要从数据中提取关系和实体， 经过关联和聚合等 *** 作，按照统一定义的格式对数据进行存储。 用户可以通过上述数据库来进行简单的查询和处理。

在大数据的采集过程中，并发数高是其主要的特点和挑战，因为成千上万的用户可能同时来进行访问和 *** 作，比如火车票售票网站和新浪微博，它们并发的访问量在峰值时达到上百万，所以需要在采集端部署大量数据库才能支撑，如何在这些数据库之间进行负载均衡和分片更是需要深入思考和设计的问题。

2.数据分析

待获取数据后，用户可以根据自己的需求对这些数据进行分析处理，如数据挖掘、机器学习、数据统计等。统计与挖掘主要利用分布式数据库，或者分布式计算集群来对存储于其内的海量数据进行普通的分析和分类汇总等，

以满足大多数常见的分析需求。分析涉及的数据量大是统计与分析这部分的主要特点和挑战，统计与分析对系统资源会有极大的占用。数据挖掘一般没有预先设定好的主题，主要是对现有数据进行各种算法的计算，从而起到预测的效果，然后实现高级别数据分析的需求。挖掘大数据价值的关键是数据分析环节。

3.数据解释

数据处理的结果是大数据处理流程中用户最关心的问题，正确的数据处理结果需要通过合适的展示方式被终端用户正确理解。数据解释的主要技术是可视化和人机交互。