大数据分析，常常指的是集成大量数据以及对其进行有意义的分析以开发有价值的信息服务。

它是基于廉价传感器和智能设备收集各种不同格式的数据，通过计算机运算得到其统计特征，用来提供有价值的决策支持服务。

它一般包括：数据收集、加工、存储、分析、可视化和决策支持等步骤。

数据收集：首先，要从非结构化的资料中收集并归纳有用的数据。

数据加工：主要是将数据转换为特定格式和结构，使它们便于被机器处理。

存储：将分析的数据存储在大数据集群的一个或多个节点中。

分析：对数据进行处理，提取有用的信息。

可视化：将提取出来的有用信息以图形等形式展示出来，以便更清晰地理解分析结果。

决策支持：根据有用信息和可视化的数据，指导企业进行合理的决策。

谈谈大学生对大数据的认识

随着互联网技术的飞速发展，数字化应用技术不断改变着世界，也深刻影响着人们的生活。

大数据正成为促进新一轮数据革命的重要推手。

大学生们对大数据的认识几乎主要来源于接触和学习大数据技术。

大学生对大数据的认识主要体现在三个方面：

其一，大学生知道大数据分析的精妙之处在于它能够将非结构化的数据提取出更多的有价值的信息，同时可以综合来自多个不同数据源的信息，并能够使用新技术和算法更加有效地进行分析。

其二，大学生们深知大数据技术对于科技创新和社会经济发展具有巨大的潜力与应用前景，同时可以提高管理人员的决策效率，进而推动社会整体的发展。

其三，大学生也深刻认识到大数据的挑战，包括技术的发展落后、数据安全、隐私保护以及数据可视化等，但他们也清楚大数据技术对未来社会经济发展具有重要意义，正在尝试去通过不同形式的学习尽快掌握大数据技术。

大数据适合什么人学

大数据适合数据分析师、系统工程师、商业分析师、项目管理师、AI开发、ERP管理者等有关系统分析、数据挖掘、商业智能及数据报表分析工作的工程师和应用专业人员等。

大数据对以上职业的提升潜力巨大，也非常受到企业欢迎，使用大数据分析可以更快更准确地提取企业重要信息，而这也成为大数据开发与应用不可或缺的一环。

由于大数据技术应用的不断普及，此类职业的就业未来前景一片大好。

同时，大数据技术的学习对于软件工程师来说也是不可多得的学习机会，学习大数据有助于他们进行更深层次，更加先进的系统分析，也可以增加他们的工作职责范围，在拓宽自身发展前景方面有着重要作用。