在大数据处理领域，理念经历了三大转变：全体而非抽样，效率而非绝对精确，相关而非因果。数据处理方法繁多，但根据实践总结，整个流程大致可概括为四步：采集、导入与预处理、统计与分析，以及数据挖掘。

数据采集是第一步，通过多个数据库接收并处理客户端数据，如电商使用MySQL、Oracle等存储事务数据，Redis与MongoDB则用于数据采集。挑战在于并发处理大量用户访问，高峰时并发量可达上百万，需部署大量数据库并实现负载均衡与分片。

统计与分析环节利用分布式数据库或计算集群，处理海量数据，满足常见分析需求。实时性需求可借助EMC GreenPlum、Oracle Exadata与列式存储Infobright，批处理则采用Hadoop。主要挑战是数据量巨大，对系统资源，尤其是I/O占用较大。

导入与预处理阶段将采集的数据导入集中式大型数据库或分布式存储集群，进行清洗与预处理。Storm可能用于流式计算满足实时计算需求。导入挑战在于数据量大，每秒导入量可达百兆至千兆级别。

数据挖掘阶段，无预先设定主题，基于算法对数据进行高级分析，实现预测。典型算法如K-Means聚类、SVM统计学习与Naive Bayes分类，使用工具如Hadoop的Mahout。挑战在于算法复杂，计算量大。

大数据处理方法多样，但上述四个步骤构成基础流程。对于想要入门大数据分析的初学者，选择合适的软件至关重要，市面上如FineBI等主流BI软件提供了丰富的学习资源。加入用户社群，进行知识分享与交流，可加速学习进程。通过体验链接，即可免费探索。