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　　第一，数据的需求，说白了，就是你得先了解到底这次分析想要得到的是什么结果，分析的目的是什么，然后按照着需求去获得数据，这是基本的前提环节，如果把握不到位根本就无法进行数据的后续清洗、分析。

　　第二，数据的收集，数据收集的方式选择比较多，比如说可以将需求传递给专门数据管理人员，像信息技术人员他们就可以利用爬虫又或者监控、卫星等方式来收集数据，另外也可以通过采访线下、问卷调查等方式来得到数据。

　　第三，数据处理，它指的是将原始信息转化成可操作情报，获得的数据必须要通过处理或者进一步组织才能得到分析的基础。

　　第四，数据的清理，数据一旦经过处理之后它就未必会呈现出完整状态，里面可能会存在着重复项又或者错误项，这些错误项、重复项如果被输入到软件系统中就会对后期的分析造成严重的负面影响，所以必须要及时防止、纠正这些错误。

　　第五，探索性数据分析，所谓探索性指的是通过多个不同角度去切入去分析这些数据，感受来自于数据中所包含的消息。

　　第六，建模和算法，在过去已经有大量大数据分析师、数学家们通过软件系统反复论证过一些算法、一些模型，它们能被套路到不同的场景中，所以在探索性分析之后敲定大方向、就得套路到模型中进行反向测试。

　　第七，数据的可视化结论获得，经反向测试之后发现某个模型跟数据是完全匹配的，那就应该以这个模型作为基础做详细说明一下，得到几个数据参量之间的关系。

　　总的来说，大数据分析的从业流程就是上面所说的这几大模块，乍听挺复杂的，但其实只要了解大数据分析的每个环节、从业内容，并且掌握linux、java、hadoop、storm等诸多系统软件的使用方法，在每个阶段将不同系统软件用起来就能得到分析的效果。