在如今的大数据时代，数据对于任何一个面向客户的企业来说都是必不可少的，例如在淘宝或短视频平台进行用户的偏好推荐等都是依靠大数据支撑 。在企业中，企业的运营和决策也是离不开大数据的分析 。一个好的企业对于数据的分析，根据数据的流动推演出未来的方案的实施是必不可少的 。我认为在数据分析过程中主要是分为六步，识别信息需求、收集数据、分析数据、数据分析的过程中进行改进、初步得出数据的分析结果、多次验证数据分析、降低误差 。
1. 识别信息需求：在收集大数据的过程中首先就是要明确哪些是企业需要进行收集的数据，哪些是有用的，哪些是无用的，对于数据进行甄别和筛选是数据分析的基础也是最重要的一步 。2. 收集数据：在明确了信息的需求后就要进行数据的收集，可以根据指定用户的多次阅览，或对公司下客户的产品使用情况进行数据采集和整理，这种数据越多越好，越详细越好，只有更加的细致才会在分析的过程中减少误差 。
3. 分析数据：在采集完数据后，需要找到公司内相关的专业人士，对实际进行分析和交流，明确数据反映出来的实际情况和未来的数据走向 。4. 数据分析的过程中进行改进：在分析的过程中，并不会一次性得出结论，需要在多次的会议中收集每个人的相关意见，进行归纳整理，并根据意见对分析结果进行调整和改进 。5. 初步得出数据的分析结果：在分析结束后，对于本次得出的结果并不会用于完全的使用，还需要对初步得出的结果数据进行实践操作，根据实际反映的情况对数据分析的结论进行调整和优化 。
6. 多次验证数据分析、降低误差：初步分析结果出来后，并进行多次验证后，最终将完整并准确的数据结论进行整理，并根据结果反馈给用户 。在大数据时代，进行数据分析有助于实时准确地监控、追踪竞争对手动态，是企业获取竞争情报的利器；有助于及时获取竞争对手的公开信息以便研究同行业的发展与市场需求，有助于为企业决策部门和管理层提供便捷、多途径的企业战略决策工具 。
想做数据分析是学python还是学大数据？
这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，我来回答一下 。首先，数据分析是大数据技术体系当中的一个重要组成部分，所以未来要想在数据分析领域走得更远，应该对大数据整体的技术体系有一个全面的了解，涉及到数据采集、数据存储、数据呈现、数据安全和数据应用等 。数据分析当前有两种常见的方式，一种是统计学方式，另一种是机器学习方式，当前统计学方式有一套比较完整的技术体系，相关内容的学习也会更容易一些，而机器学习方式对于初学者的要求相对高一些，往往需要初学者具有一定的编程基础和数学基础 。
Python语言在数据分析领域的应用比较广泛，采用机器学习的方式进行数据分析，往往也需要采用Python语言来完成算法实现和落地应用，所以学习数据分析从Python语言开始学起也是比较常见的选择 。由于Python语言本身的语法结构比较简单，而且Python语言自身的库也比较丰富，所以即使没有编程基础的人也可以顺利入门Python语言 。
初学者学习完Python语言的基本语法之后，可以进一步学习机器学习知识，可以从一些经典的算法开始学起，比如决策树、k-mean、朴素贝叶斯等等，然后基于Python语言来完成这些算法的实现、训练、验证和应用步骤 。当然，这个过程最好能够结合一些实际的应用场景，这会积累不少实践操作经验 。在入门机器学习知识之后，可以进一步学习一下大数据平台知识，整个大数据技术体系往往都以大数据平台为基础，所以掌握大数据平台对于数据分析人员的工作开展还是比较重要的 。
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