1、大数据分析框架结构
2、数据、信息与数据分析数据：是指对客观事件进行记录并可以鉴别的符号，是对客观事物的性质、状态以及相互关系等进行记载的物理符号或这些物理符号的组合。它是可识别的、抽象的符号。 数据是信息的表现形式和载体，可以是符号、文字、数字、语音、图像、视频等。 数据聚焦于数据的采集、清理、预处理、分析和挖掘，图形聚焦于解决对光学图像进行接收、提取信息、加工变换、模式识别及存储显示，可视化聚焦于解决将数据转换成图形，并进行交互处理。
信息：是数据的内涵，信息是加载于数据之上，对数据作具有含义的解释。 数据和信息是不可分离的，信息依赖数据来表达，数据则生动具体表达出信息。
数据是符号，是物理性的，信息是对数据进行加工处理之后得到、并对决策产生影响的数据，是逻辑性和观念性的； 数据是信息的表现形式，信息是数据有意义的表示。数据是信息的表达、载体，信息是数据的内涵，是形与质的关系。 数据本身没有意义，数据只有对实体行为产生影响时才成为信息。
数据分析：是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，为提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 从广义的角度来说，数据分析涵盖了数据分析和数据挖掘两个部分。 从狭义的角度来说，数据分析和数据挖掘存在不同之处。主要体现在两者的定义说明、侧重点、技能要求和最终的输出形式。
广义的数据分析包括狭义数据分析和数据挖掘。
狭义的数据分析是指根据分析目的，采用对比分析、分组分析、交叉分析和回归分析等分析方法，对收集来的数据进行处理与分析，提取有价值的信息，发挥数据的作用，得到一个特征统计量结果的过程。 数据挖掘则是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的实际应用数据中，通过应用聚类、分类、回归和关联规则等技术，挖掘潜在价值的过程。 数据分析与数据挖掘的区别：
数据分析的流程：
1、需求分析：数据分析中的需求分析也是数据分析环节的第一步和最重要的步骤之一，决定了后续的分析的方向、方法。 数据获取：数据是数据分析工作的基础，是指根据需求分析的结果提取，收集数据。 2、数据预处理：数据预处理是指对数据进行数据合并，数据清洗，数据变换和数据标准化，数据变换后使得整体数据变为干净整齐，可以直接用于分析建模这一过程的总称。 3、分析与建模：分析与建模是指通过对比分析、分组分析、交叉分析、回归分析等分析方法和聚类、分类、关联规则、智能推荐等模型与算法发现数据中的有价值信息，并得出结论的过程。 4、模型评价与优化：模型评价是指对已经建立的一个或多个模型，根据其模型的类别，使用不同的指标评价其性能优劣的过程。 5、部署：部署是指将通过了正式应用数据分析结果与结论应用至实际生产系统的过程。
3、数据可视化数据分析是一个探索性的过程，通常从特定的问题开始。它需要好奇心、寻找答案的欲望和很好的韧性，因为这些答案并不总是容易得到的。 数据可视化，即数据的可视化展示。有效的可视化可显著减少受众处理信息和获取有价值见解所需的时间。 数据分析和数据可视化这两个术语密不可分。在实际处理数据时，数据分析先于可视化输出，而可视化分析又是呈现有效分析结果的一种好方法。
数据可视化：是关于数据视觉表现形式的科学技术研究。其中，这种数据的视觉表现形式被定义为“一种以某种概要形式抽提出来的信息，包括相应信息单位的各种属性和变量”。 数据可视化主要是借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。
数据可视化是指将大型数据集中的数据以图形图像形式表示，并利用数据分析和开发工具发现其中未知信息的处理过程。 数据可视化技术的基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元素表示，大量的数据集构成数据图像，同时将数据的各个属性值以多维数据的形式表示，可以从不同的维度观察数据，从而对数据进行更深入的观察和分析。
数据可视化的方法1----面积&尺寸可视化：
数据可视化的方法2----颜色可视化 数据可视化的方法3----图形可视化 数据可视化的方法4----概念可视化 可视化典型案例： 1、全球黑客活动 安全供应商Norse打造了一张能够反映全球范围内黑客攻击频率的地图（http://map.ipviking.com），它利用Norse 的“蜜罐”攻击陷阱显示出所有实时渗透攻击活动。如下图所示，地图中的每一条线代表的都是一次攻击活动，借此可以了解每一天、每一分钟甚至每一秒世界上发生了多少次恶意渗透。 2、互联网地图： 为了探究互联网这个庞大的宇宙，俄罗斯工程师 Ruslan Enikeev 根据 2011 年底的数据，将全球 196 个国家的 35 万个网站数据整合起来，并根据 200 多万个网站链接将这些“星球”通过关系链联系起来，每一个“星球”的大小根据其网站流量来决定，而“星球”之间的距离远近则根据链接出现的频率、强度和用户跳转时创建的链接来确定，由此绘制得到了“互联网地图”（http://internet-map.net）。
3、编程语言之间的影响力关系图 Ramio Gómez利用来自Freebase上的编程语言维护表里的数据，绘制了编程语言之间的影响力关系图，如下图所示，图中的每个节点代表一种编程语言，之间的连线代表该编程语言对其他语言有影响，有影响力的语言会连线多个语言，相应的节点也会越大。 4、百度迁徙 2014年1月25日晚间，央视与百度合作，启用百度地图定位可视化大数据播报春节期间全国人口迁徙情况，引起广泛关注。
5、世界国家健康与财富之间的关系 “世界国家健康与财富之间的关系”利用可视化技术，把世界上200个国家，从1810年到2010年历时200年其各国国民的健康、财富变化数据（收集了1千多万个数据）制作成三维动画进行了直观展示（http://·/help/anaconda/
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