大数据分析基础包括哪些方面

大数据分析基础涵盖数据收集、清洗和存储三大环节。数据收集来自传感器、网站日志、交易记录等多种渠道，每天产生海量信息。清洗过程处理缺失值、异常值和重复数据，确保质量。存储系统如Hadoop、NoSQL数据库处理结构化和非结构化数据，支撑后续分析。这些环节为分析提供可靠数据基础，直接影响结果准确性。

大数据分析基础还包括数据处理、分析和可视化技术。数据处理涉及数据转换、整合和特征工程，将原始数据转化为可用格式。分析方法包括描述性统计、关联规则挖掘和预测建模，揭示数据规律。可视化工具如Tableau、Power BI将复杂结果转化为图表，帮助决策者理解。这些技术共同构成数据分析核心，支持从数据中提取有价值洞察。