大数据分析（Big Data Analysis）是当前信息技术的一个重要应用领域，对我们的工作和生活产生着巨大的影响。
相对于传统的数据概念，“大数据”的定义为四个“V”：数量大（volume）、多样化（variety）、变化快（velocity）和有价值（value）。具体，请参阅我之前的文章《三分钟读懂大数据》。本文着重介绍对于大数据的分析方法。
大数据分析的流程一般为：
数据采集→数据传输→数据预处理→数据统计与建模→数据分析/挖掘→数据可视化/反馈。
下面依次加以说明：
数据采集：
数据采集的功能包括：
通过物联网设备采集数据。（参见《三分钟读懂物联网》）
通过在应用程序中插入特定代码（“埋点”）来采集数据。
将采集的数据传输到指定的服务器。
不论是采集数据，还是传输数据，都要求最大限度地保证数据的准确性、完整性和及时性，这就要求数据采集能处理很多细节方面的问题，比如用户标识、网络策略、缓存策略、同步策略、安全保障等。
数据预处理：
主要包括数据清理和数据整理。
1. 数据清理
数据清理是指发现并处理数据中存在的质量问题，如缺失、异常等。例如，某用户在填写调查问卷时，没有填写“年龄”一栏的信息，那么对于该用户填写的这条数据来说，年龄就是缺失值；异常是指虽然有值但值明显偏离了正常取值范围，如针对18～30岁成年人的调查问卷中，某用户填写调查问卷时将年龄误填为2。
必须处理好包含缺失值或异常值的数据，否则会严重影响数据分析结果的可靠性。
2. 数据整理
数据整理是指将数据整理为数据建模所需要的形式。例如，在建立房屋价格预测模型时，通常需要将对房价预测无用的数据项（如房屋的ID编号）去除，将用于预测目标值的特征（如房龄、朝向等）和目标变量（房屋价格）分开。
数据统计与建模：
数据统计是指对数据计算均值、方差等统计值，通过统计分析掌握数据特性，完成对已知数据的解释。建模则是根据已有数据建立模型以对未来数据进行预测、分类，解决实际应用问题。
数据分析/挖掘：
数据挖掘是从大量数据中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程。
数据可视化/反馈：
数据可视化是指将数据
