1、一般来讲，典型的数据分析包含六个步骤，分别是明确思路、收集数据、处理数据、分析数据、展现数据以及撰写报告，下面尚硅谷具体讲一讲数据分析的六大步骤。明确数据分析的目的以及思路是确保数据分析过程有效进行的首要条件。它作用的是可以为数据的收集、处理及分析提供清晰的指引方向。
2、大数据的利用过程主要包括以下几个步骤：数据的采集：简介：这是大数据利用的第一步，涉及从各种数据源获取大量的数据。目的：确保获取到足够数量和质量的数据，为后续的分析和处理提供基础。数据的存取：简介：将采集到的数据存储到合适的存储介质中，如分布式文件系统、数据库等。
3、数据采集，也可以说是原始数据。数据汇聚，经过清洗可用的数据。数据转换和映射，经过分类提取的专项数据。数据分析，模型的应用。数据可视化，分析好的数据可视化更直观。
1、云计算是一种商业模式，也是一种计算模式。所以，云计算是在大数据的基础上进行的，大数据的目的主要是通过海量数据发现潜在价值，使人们更好的理解和把握信息，云计算更倾向于提供服务，二者相互关联。
2、区别 目的不同，大数据是为了发掘信息价值，而云计算主要是通过互联网管理资源，提供相应的服务。对象不同，大数据的对象是数据，云计算的对象是互联网资源以及应用等。
3、大数据是一种统计分析方法，通过对大量数据的处理和分析，帮助我们获得有价值的洞察。 云计算是一种服务模式，它利用互联网上的闲置计算资源提供动态易扩展的服务。 大数据，简单来说，指的是超出常规软件工具处理能力的数据集。
而大数据技术则聚焦于一系列软件与硬件工具，用于高效处理和存储海量数据。在应用领域方面，大数据工程主要针对需要大规模数据处理与存储的工程项目，如科研、金融、医疗、智慧城市等。相比之下，大数据技术则广泛应用于各行各业，涉及互联网、电商、物流、广告等多个领域。
角色定位：建设者：大数据开发如同建设一个巨大的数据仓库，需要设计合理的架构、选择合适的存储技术和工具，确保数据能够高效、安全地存储。管理者：在数据仓库建成后，大数据开发者还需负责数据的维护和管理，包括数据的清洗、整合、备份和恢复等工作。
Spark也能展现出超越Hadoop MapReduce的计算效率。Spark与Hadoop的关系：虽然Spark与Hadoop有着紧密的联系，但它并非简单的替代品。它们在大数据处理领域各有所长，共同构成了大数据技术栈的重要组成部分。综上所述，Spark以其高效的数据处理能力和优化的数据模型，在大数据计算领域发挥着重要作用。
管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
大数据专业若致力于开发岗位，需掌握以下技能： **编程语言**：重点学习Java，因其跨平台应用能力，易于上手，并且适用于大数据领域的开发、分析、运维工作。Python的数据处理技能也应掌握，因为其在数据分析和机器学习方面应用广泛。
企业通常采用不同的数据库处理不同业务，如Hive用于定时报表，Druid缓解高峰查询压力，ClickHouse支持宽表查询，Elasticsearch用于全文检索，Presto处理多表关联。虽然堆叠多种技术栈能解决问题，但同时也增加了开发与运维成本。StarRocks旨在解决这一痛点，提供统一OLAP数据库，简化大数据生态中分析层构建。
