当我们谈到大数据分析，首先需要确定数据分析的方向和拟解决的问题，然后才能确定需要的数据和分析范围。大数据驱动的分析主要的挑战不是技术问题，而是方向和组织领导的问题，要确定方向，提出问题，需要对行业做深入的了解。当然，大数据分析比较重要的，关于数据的来源更是至关重要的。目前数据量非常大，如何以更高的效率获取到分析所需要的数据，如何利用这些数据反应比较真实的情况，是业内不断探讨的议题。接下来，小编就带大家来了解下大数据分析及其数据来源。大数据分析：顾名思义，就是对规模巨大的数据进行分析，是研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。大数据分析的第一步是数据的“抽取—转换—加载”(theExtract-Transform-Load，ETL)，这就是所谓的数据处理三部曲。该环节需要将来源不同、类型不同的数据如关系数据、平面数据文件等抽取出来，然后进行清洁、转换、集成，直到加载到数据仓库或数据集市中，成为联机分析处理、数据挖掘的基础。需要指出的是，尽管大数据分析有它的优势，但是也有很大的局限性。很多时候，大数据产生的相关关系可能是虚假的。
在进行建模之前，首先要考虑的是使用哪些变量来建立模型，需要从业务逻辑和数据逻辑两个方面来考虑：业务逻辑：变量基于收集到的数据，而数据在收集时，会产生与业务层面相关的逻辑。数据逻辑：通常从数据的完整性、集中度、是否与其他变量强相关（甚至有因果关系）等角度来考虑，比如某个变量在业务上很有价值，但缺失率达到90%，或者一个非布尔值变量却集中于两个值，那么这个时候我们就要考虑，加入这个变量是否对后续分析有价值。在选择变量时，业务逻辑应该优先于数据逻辑，因为业务逻辑是从实际情况中自然产生，而建模的结果也要反馈到实际中去，因此选择变量时，业务逻辑重要程度相对更高。3、数据分析有两种主要的方式，一种是基于统计学的分析方式，另一种是基于机器学习的分析方式，不论哪种方式都需要研发人员具备扎实的数学基础。基于机器学习的数据分析方式需要进行大量的算法训练，算法训练需要大量的数据支撑，所以在云计算时代，机器学习随着算力的增强以及数据量的提升，在实用性方面得到了较大的增强，尤其是深度学习领域的发展。数据分析一定要结合实际的应用场景，场景数据分析也是目前进行大数据分析的主要方式。
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