大数据分析的流程可以分为以下几个关键步骤：数据收集、数据清洗、数据存储、数据处理和分析、数据可视化和报告。
数据收集是大数据分析的第一步，数据可以来自各种渠道，如社交媒体、传感器、日志、数据库等等。在这个阶段，重要的关键词为“数据源”、“数据获取”、“数据采集”等。数据收集的目的是为了获取数据，以便后续的清洗和分析。
数据清洗是数据分析的第二步，也是最为重要的一步。在这个阶段，重要的关键词为“数据预处理”、“数据清理”、“数据转换”等。数据清洗的目的是为了将原始数据转化为可用的数据，包括去除重复数据、缺失值处理、数据格式转换等。只有经过数据清洗后的数据才能用于后续的处理和分析。
数据存储是数据分析的第三步。在这个阶段，重要的关键词为“数据库”、“云存储”、“数据仓库”等。数据存储的目的是为了将清洗后的数据存储到可用的存储介质中，以便后续的处理和分析。数据存储的方式可以是传统的数据库，也可以是云存储等新型存储方式。
数据处理和分析是数据分析的核心步骤。在这个阶段，重要的关键词为“数据挖掘”、“机器学习”、“统计分析”等。数据处理和分析的目的是为了发现数据背后的规律和趋势，以便做出有用的决策。数据处理和分析的方式可以是各种算法和模型，如聚类、分类、回归、神经网络等。
数据可视化和报告是数据分析的最后一步。在这个阶段，重要的关键词为“可视化工具”、“数据报告”、“数据展示”等。数据可视化和报告的目的是为了将分析结果以直观的方式呈现给用户，以便用户理解和做出决策。常用的可视化工具有Tableau、Power BI等，数据报告可以是各种形式的报告和文档。
综上所述，大数据分析的流程可以分为五个关键步骤，分别是数据收集、数据清洗、数据存储、数据处理和分析、数据可视化和报告。在每个步骤中都有重要的关键词和操作，只有经过每个步骤的处理和分析，才能得出有用的结论和决策。