一般的大資料平臺從平臺搭建到資料分析大概包括以下幾個步驟：
Linux系統安裝。分散式計算平臺或元件安裝，當前分散式系統的大多使用的是Hadoop系列開源系統。資料匯入。資料分析。一般包括兩個階段：資料預處理和資料建模分析。資料預處理是為後面的建模分析做準備，主要工作時從海量資料中提取可用特徵，建立大寬表。資料建模分析是針對預處理提取的特徵或資料建模，得到想要的結果。結果視覺化及輸出API。視覺化一般式對結果或部分原始資料做展示。一般有兩種情況，行資料展示，和列查詢展示。
一般的大資料平臺從平臺搭建到資料分析大概包括以下幾個步驟：
Linux系統安裝。分散式計算平臺或元件安裝，當前分散式系統的大多使用的是Hadoop系列開源系統。資料匯入。資料分析。一般包括兩個階段：資料預處理和資料建模分析。資料預處理是為後面的建模分析做準備，主要工作時從海量資料中提取可用特徵，建立大寬表。資料建模分析是針對預處理提取的特徵或資料建模，得到想要的結果。結果視覺化及輸出API。視覺化一般式對結果或部分原始資料做展示。一般有兩種情況，行資料展示，和列查詢展示。
大資料分析一站式平臺:ETHINK是業界唯一的端到端的hadoop、spark平臺上的大資料分析基礎平臺。我們的目標是簡化大資料分析的過程，讓人人都能夠快速從資料獲得決策智慧。您不再需要採用很多的資料整合、資料清洗、資料預處理、資料分析、資料探勘、資料視覺化、資料報告等眾多的工具。ETHINK是一個整合性的平臺，能夠將您所有的資料，載入到hadoop,spark平臺，並能夠視覺化您的資料，挖掘您的資料的高效平臺。
連線與整合:將結構化和非結構化資料，他們存在於原先不同的各類關係資料庫，各類不同的大資料儲存方式中，您沒有能力來處理他們。ETHINK針對各類大資料乃至關係資料，都內嵌了訪問聯結器，透過很簡單的步驟，這些資料就可以載入到大資料平臺。資料可以匯入到內嵌的HADOOP、SPARK的儲存庫。
資料探勘:業界第一家大資料探勘產品，透過ETHINK,大資料探勘非常簡單，透過介面流程式的設計平臺，就能夠快速進行資料探勘，發揮大資料的價值。1大資料探勘快速發現潛在的規律，人人都能快速上手2可拖拽流程視覺化設計3豐富的資料探勘演算法4整合大資料探勘計算技術，比傳統挖掘快10到100倍的速度5支援叢集線性擴充套件
自助互動分析:ETHINK提供針對大資料的即席查詢、互動式統計分析、多維分析等系列的分析與統計分析平臺。1普通使用者簡單的快速實現日常經營分析的統計2提供大量的計算指標和豐富的圖形3實現普通使用者自助分析的需求
視覺化分析：大資料分析的使用者有大資料分析專家，同時還有普通使用者，但是他們二者對於大資料分析最基本的要求就是視覺化分析，因為視覺化分析能夠直觀的呈現大資料特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單。
資料探勘演算法：大資料分析的理論核心就是資料探勘演算法，各種資料探勘的演算法基於不同的資料型別和格式才能更加科學的呈現出資料本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種 統計方法，才能深入資料內部，挖掘出公道的價值，另外一個方面也是y因為有這些資料探勘的演算法才能更快的處理大資料。
預測性分析能力：大資料分析最重要的應用領域之一就是預測性分析，從大資料種挖掘出特點，透過科學的建立模型，之後便可以透過模型帶入新的資料，從而預測未來的資料。
語義引擎：大資料分析廣泛應用於網路資料探勘，可從使用者的檢索關鍵詞，標籤關鍵詞或其他輸入語義，分析，判斷使用者需求。從而實現更好的使用者體驗和廣告匹配。
資料質量和資料管理：大資料分析離不開資料質量和資料管理，高質量的資料和有效的資料管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。大資料分析的基礎就是以上5個方面。