现如今，数据已经成为一些企业的“根”，越来越多的公司注重数据分析为企业带来的价值，都开始注重大数据的这趟“列车”。我们生活中的事情都受到了监视以及测试，并且创建了很多的数据流，这其中的数据量通常会比公司处理的速度快一些。那有的问题就出现了，根据定义，在大数据很多的情况下，数据收集中的细微差异或者是错误就会导致很严重的问题。
如何分析大数据？
1.可视化分析
不管是数据分析的专家还是普通的用户，数据可视化都是数据分析工具的基本要求。可视化是可以直观地显示数据，让数据自己说话，并且可以让用户看的到结果。
2.数据挖掘算法
可视化适用于人，而数据挖掘适用于机器。聚类，细分，离群值分析以及其他算法会使我们能够深入挖掘数据并挖掘其中的价值。这些算法不仅仅需要处理大数据的量，还需要处理大数据的速度。
3.测试分析的能力
数据挖掘分析可以能够更好的理解数据，而预测分析则是可以使分析师基于视觉分析和数据挖掘的结果并且做出一些预测性的判断。
4.数据质量和管理
数据质量和数据管理是管理方面最佳的实践。可通过标准化以及工具处理是可以确保预先定义的高质量分析结果。
怎么进行数据处理和分析？
1.收集资料
对企业而言，要实施大数据分析平台，首先需要了解的就是收集哪些数据，以及应该了解哪些数据是应用于战略决策或者是详细的决策，在分析之后的数据是有价值的，这也是考验数据分析公司的能力。
2.导入数据
在确定收集哪些数据之后，需要进行统一处理不同源的数据。
3.统计分析
统计和分析主要是分布式数据库或者是分布式计算集群对存储在其中的海量数据进行常规分析和分类，以满足最常见的分析需求。
4.挖掘价值
与传统的统计分析不同，数据挖掘通常是没有任何预设的主题，主要是基于对现有数据的各种算法的计算，从而达到预测的效果，来实现一些高级的数据分析需求。
长春市吉佳通达信息技术有限责任公司成立于2007年，是一家主营数据处理、软件开发、技术服务和基础研究的信息技术企业。公司致力于数据处理、软件定制开发技术研发与应用，建立了完善的技术体系、严格的质量管理方法和科学的项目实施规范。拥有一支技术精湛、经验丰富和结构合理的专业技术团队。公司将数据处理作为战略发展方向，积极开拓数据处理业务，依托自身多年数据应用技术和实践，推出一系列基于数据处理技术的产品及行业解决方案，为众多企业发展带来了新的增涨点，为大数据行业发展提供了实践蓝本。承担多项纵向和横向科研项目，为政府、高校、企业提供全方位软件定制开发服务，并与吉林大学、长春工业大学、长春理工大学等多家高校建立了产学研合作关系。
