大数据分析平台是一种后端服务，将多种渠道收集到的数据源进行接入，数据分析平台内部的模型，会对拿到的数据按照某种行为规范进行分类与匹配，同时根据相应的标签进行预测，例如需要推荐什么商品、用户的年龄大概是多少、用户是性别等等之类的信息，这些都可以极大的帮助到软件系统更好的服务到大数据分析平台。

　　1、数据源接入

　　搭建大数据分析平台的第一步就是数据源接入，没有数据大数据分析平台就毫无意义，数据本身就是价值，只有拥有数据才有可能创造更多的价值。

　　例如在用户购物的场景中，大数据分析平台会拿到用户的历史浏览记录、各页面的停留时长、用户的购买记录，通过这些信息就平台就可以根据已经训练好的模型，来预测你的购买喜好，从而进行有针对性的推荐。

　　数据源的类型可以有很多，可以是符合某种规范的excel表格、可以是JSON数据、可以是字符串数据等等，这需要根据后端服务的情况具体来确定。

　　2、数据整合

　　数据整合很好理解，其实就是数据规范化，大数据平台在进行分析的时候，所接受的数据是具有某种特点规范的，而多渠道数据源的数据很多时候都不符合这种规范，这时候就需要后端服务对数据进行规范化，进行清洗、脱敏、转换等一系列的操作。

　　3、模型训练

　　具有现成的规范的数据后，就可以进行分析模型的训练了，在实际应用中，输入的数据经过分析得出某个结果，中间的分析就是模型进行的，而模型的分析准确率很大程度上就取决于训练的效果，模型训练就是通过训练数据集，不断的进行分析后和正确结果对比，然后进行模型修正，最终就可以拿到一个分析正确率比较高的模型。

　　4、数据分析

　　模型训练完成就可以进行实际的应用了，可以将接入的数据源信息给到模型，然后让其进行分析，并最终产出结果，模型的训练并不是很难的一个事情，对于数据分析来说，最关键的一环就是大量的数据从哪里得到，只要能得到大量的正确的数据，就可以进行模型训练，也才可以进行后续的数据分析。

　　数据分析的应用过程中，需要有一个前端与后端对接的过程，前端需要将用户的很多行为信息进行捕获，然后通过后端接口传递到后端的数据中心，但需要对用户进行推荐的时候，模型就可以根据数据中心的用户行为信息，进行分析从而得出结果。

　　5、大数据分析平台的安全

　　大数据分析实际上一直受到很多人的关注与讨论，一方面很多时候大数据实际上对某个人的隐私有所侵害，大数据通过分析得到了很多个人不想让企业知道的内容。

　　中琛魔方大数据平台表示做任何事情之前，首先要设定目标和思路，然后根据确定的目标、思路和实际情况制定可行的计划。当然，大数据分析平台的搭建也不例外。