大數據分析的具體步驟包括：

1、業務理解：明確分析的目的和需求，判斷分析是否可以轉換成數據分析項目。

2、數據獲取：抽取所需的數據，必須能夠正確反映業務需求。

3、數據清洗：補充部分數據缺失的屬性值，統一數據格式、編碼和質量，檢測和刪除異常數據。

4、數據管理：對數據進行分類、編碼、存儲、索引和查詢。

5、數據分析：進行一般的統計查詢，從數據中挖掘特定的模式，進行預測性分析。

6、數據呈現：建立從輸入數據到符合認知規律的可視化表征，利用可視化圖形呈現數據中隱藏的信息和規律，能夠創建可交互的視圖。

除了以上提到的步驟，大數據分析還需要注意以下幾點：

1、數據安全：在大數據分析過程中，需要注意數據的安全性，避免數據泄露和被惡意攻擊。需要采取加密措施和安全防護措施，保護數據的安全性和完整性。

2、數據質量：大數據分析需要使用高質量的數據，如果數據質量不高，會影響分析結果的準確性和可靠性。因此，在數據清洗和數據處理過程中，需要注意數據的質量和準確性。

3、數據處理：大數據分析需要對大量數據進行處理，因此需要使用高效的數據處理技術和工具，以提高數據處理效率和準確性。

4、結果呈現：大數據分析的結果需要清晰明了，易于理解和接受。因此，需要使用可視化技術、報表和圖表等方式呈現分析結果，以便更好地呈現數據中的信息和規律。

5、隱私保護：在進行大數據分析時，需要注意保護個人隱私。需要遵守相關法律法規和倫理規范，確保個人隱私不被泄露和濫用。

總之，大數據分析需要按照一定的步驟和注意事項進行，以確保分析結果的準確性和可靠性。同時，需要注意數據的安全性、隱私保護和數據處理等方面的問題。