云计算在大数据分析中发挥着关键作用，主要体现在以下几个方面：
弹性扩展和资源管理：大数据分析通常需要大量的计算资源和存储空间。云计算平台提供了弹性扩展的能力，可以根据需求动态调整计算资源的规模，确保能够处理不断增长的数据量和分析任务。
成本效益：云计算平台通常采用按需付费的模式，用户只需支付实际使用的资源，无需提前投入大量资金购买硬件设备。这使得大数据分析更加经济高效，尤其适用于中小型企业和初创公司。
数据存储和管理：云计算平台提供了可扩展的分布式存储服务，如Amazon S3、Google Cloud Storage和Azure Blob Storage等，可以方便地存储和管理大规模的数据。同时，这些存储服务通常具有高可靠性和安全性，能够确保数据的完整性和保密性。
计算框架和工具支持：云计算平台通常提供了丰富的大数据处理和分析工具，如Apache Hadoop、Apache Spark、TensorFlow等。这些工具可以在云端进行部署和管理，用户无需自行搭建复杂的基础设施，即可快速构建和运行大数据分析应用。
数据可视化和协作：云计算平台通常提供了数据可视化和协作工具，如Tableau、Google Data Studio等，可以帮助用户将分析结果直观地展示给相关利益相关方，并支持团队协作和共享分析结果。
实践上，利用云计算进行大数据分析通常需要以下步骤：
数据准备和清洗：将原始数据导入到云存储中，并进行必要的数据清洗和预处理，以确保数据质量和一致性。
数据存储和管理：选择合适的云存储服务存储大规模数据，并根据需求进行数据分区和索引，以提高数据访问和查询的效率。
选择和配置分析工具：根据分析任务的特点和需求，选择合适的大数据处理和分析工具，并在云计算平台上进行部署和配置。
数据分析和建模：利用所选的分析工具进行数据分析和建模，包括数据挖掘、机器学习、统计分析等，以发现数据中的模式和趋势，并生成有价值的见解。
结果可视化和分享：将分析结果通过可视化工具展示给相关利益相关方，以便他们更好地理解和利用分析结果，并支持决策和业务创新。
通过充分利用云计算平台提供的弹性、成本效益和丰富的工具支持，可以更加高效地进行大数据分析，并从中获取更多的商业价值。
