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大数据分析步骤
(一)问题识别
大数据分析的步是要清晰界定需要回答的问题。对问题的界定有两个标准，一是清晰、二是符合现实。
(二)数据可行性论证
论证现有数据是否足够丰富、准确，以致可以为问题提供答案，是大数据分析的第二步，项目是否可行取决于这步的结论。
(三)数据准备
数据准备环节需要梳理分析所需每个条目的数据，为下一步建立模型做好从充分预备。这种准备可以分为数据的采集准备和清洗整理准备两步。
(四)建立模型
大数据分析项目需要建立的模型可以分为两类。对于这两类模型，团队都需要在设立模型、论证模型的可靠性方面下功夫。
(五)评估结果
评估结果阶段是要评估上述步骤得到的结果是否足够严谨可靠，并确保数据分析结果能够有利于决策。评估结果包括定量评估和定性评估两部分。
