大数据分析的具体步骤包括：

1、业务理解：明确分析的目的和需求，判断分析是否可以转换成数据分析项目。

2、数据获取：抽取所需的数据，必须能够正确反映业务需求。

3、数据清洗：补充部分数据缺失的属性值，统一数据格式、编码和质量，检测和删除异常数据。

4、数据管理：对数据进行分类、编码、存储、索引和查询。

5、数据分析：进行一般的统计查询，从数据中挖掘特定的模式，进行预测性分析。

6、数据呈现：建立从输入数据到符合认知规律的可视化表征，利用可视化图形呈现数据中隐藏的信息和规律，能够创建可交互的视图。

除了以上提到的步骤，大数据分析还需要注意以下几点：

1、数据安全：在大数据分析过程中，需要注意数据的安全性，避免数据泄露和被恶意攻击。需要采取加密措施和安全防护措施，保护数据的安全性和完整性。

2、数据质量：大数据分析需要使用高质量的数据，如果数据质量不高，会影响分析结果的准确性和可靠性。因此，在数据清洗和数据处理过程中，需要注意数据的质量和准确性。

3、数据处理：大数据分析需要对大量数据进行处理，因此需要使用高效的数据处理技术和工具，以提高数据处理效率和准确性。

4、结果呈现：大数据分析的结果需要清晰明了，易于理解和接受。因此，需要使用可视化技术、报表和图表等方式呈现分析结果，以便更好地呈现数据中的信息和规律。

5、隐私保护：在进行大数据分析时，需要注意保护个人隐私。需要遵守相关法律法规和伦理规范，确保个人隐私不被泄露和滥用。

总之，大数据分析需要按照一定的步骤和注意事项进行，以确保分析结果的准确性和可靠性。同时，需要注意数据的安全性、隐私保护和数据处理等方面的问题。