1、用适当的统计、分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析为了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。
2、大数据处理流程包括：数据采集、数据预处理、数据入库、数据分析、数据展现。数据采集数据采集包括数据从无到有的过程和通过使用Flume等工具把数据采集到指定位置的过程。数据预处理数据预处理通过mapreduce程序对采集到的原始日志数据进行预处理，比如清洗，格式整理，滤除脏数据等，并且梳理成点击流模型数据。
3、将数据库中的数据经过抽取、清洗、转换将分散、零乱、标准不统一的数据整合到一起，通过在分析数据库中建模数据来提高查询性能。合并来自多个来源的数据，构建复杂的连接和聚合，以创建数据的可视化图标使用户能更直观获得数据价值。为内部商业智能系统提供动力，为您的业务提供有价值的见解。
4、数据抽取与集成。大数据处理的第一个步骤就是数据抽取与集成。这是因为大数据处理的数据来源类型丰富，大数据处理的第一步是对数据进行抽取和集成，从中提取出关系和实体，经过关联和聚合等操作，按照统一定义的格式对数据进行存储。数据分析。
1、量化数据是指将数据量化并转化成可计算、可比较的数字。通过量化数据，我们可以更好地理解、分析和应用大量数据。量化数据使得我们能够对数据进行统计分析，并研究它们之间的相互关系。而这些操作将帮助我们发现数据中的模式、趋势和规律，并利用这些信息做出更好的决策。
2、量化是指通过使用数学和统计学原理来分析和处理大量数据的一种方法。在不同领域中，量化都有着不同的应用。在科学研究中，量化可以帮助研究人员收集和分析数据，从而得出具有统计意义的结论。在经济学中，量化可以用来衡量经济指标、市场数据和财务数据，以支持决策和预测。
3、日常工作生活中所说的“量化”：指的是目标或任务具体明确，可以清晰度量。根据不同情况，表现为数量多少，具体的统计数字，范围衡量，时间长度等等。其他解释：量化在数字信号处理领域，是指将信号的连续取值（或者大量可能的离散取值）近似为有限多个（或较少的）离散值的过程。
量化分析就是将一些不具体，模糊的因素用具体的数据来表示，从而达到分析比较的目的。
量化分析（QuantitativeAnalysis）是指通过使用数学和统计方法，对数据进行系统性的分析和研究，从而得出结论或者作出预测。量化分析广泛应用于各个领域，如金融、经济、市场研究、工程等。量化分析的基本步骤通常包括：数据收集：首先需要收集大量与研究问题相关的数据。
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
量化分析法是对通过定性风险分析排出优先顺序的风险进行量化分析。尽管有经验的风险经理有时在风险识别之后直接进行定量分析，但定量风险分析一般在定性风险分析之后进行。定量风险分析一般应当在确定风险应对计划时再次进行，以确定项目总风险是否已经减少到满意。
模糊的因素用具体的数据来表示，从而达到分析比较的目的人类对于。量化分析一般是指通过电脑去进行判断某种形态的成功率，用电脑进行数据回测，数据分析，一般就叫做量化分析那么这两者的区别是什么呢其实都是对技术形态进行分析，不过一般讲技术分析是人在分析，而量化分析一般是指电脑在。
“量化分析”就是将一些不具体，模糊的因素用具体的数据来表示，从而达到分析比较的目的。人类对于股市波动规律的认知，是一个极具挑战性的世界级难题。
