互联网为我们的生活增添了很多色彩，提高了我们的生活质量，越来越多的网络技术融入了我们的生活，把人类带入了大数据时代。 例如，大数据的可视化、AI的智能等。 这些可以提高我们的生产、交易、融资和流通等各个阶段的效率。 其中，在信息安全领域，由于许多企业也希望将大数据转化为信息可视化的各种形式，以获得更深刻的洞察力、更好的决策能力和更强的自动化处理能力，数据可视化已经成为网络安全技术的重要趋势
1、数据收集、数据访问
在收集大数据的过程中，主要有四个来源。 管理信息系统可以收集到想要的大数据，可以通过科学实验的方式收集大数据。 另外，还能够通过物理信息系统，通过web信息系统收集数据。
收集到所需信息后，需要访问数据。 访问的技术路线有一定的差异，主要的访问方法有三种。 首先面临的是较大规模的结构化数据，其次是半结构化或非结构化数据，最后面临的是两种结构化混合的大数据。
2、数据处理、统计分析
不同模式、不同结构的数据需要进一步的处理，需要整合处理或整合处理。 收集、组织和转换各种数据后，可以检索新数据。 这样，后期想查询或分析时，就可以有统一的数据图。
统计分析方法多种多样，有假设实验方法、方差分析方法、多元回归分析方法、队友分析、聚类分析等。 是大数据的一环，也是必须突破的一环。
3、数据挖掘，结果显现
数据挖掘需要在当前的大数据中进行改进，首先我们现有的数据挖掘需要改进，同时数据网络挖掘需要开发，还需要特意开发群组挖掘，挖掘大数据
大数据数据分析的目的是收集、提取、提取隐藏在看似杂乱的大量数据中的信息，找出研究对象的内在规律。 实用上，数据分析可以帮助人们做出正确行动的判断。