前端大数据分析的工作流程与关键任务主要包括以下几个步骤：
1. 数据采集：这是大数据分析的第一步，需要从各种来源收集数据。这可能包括用户行为、网站流量、社交媒体活动等。这些数据可以通过API、数据库、日志文件等多种方式获取。
2. 数据清洗：在收集到的数据中，可能存在大量的错误、重复或不完整的数据。数据清洗的任务就是去除这些不良数据，确保数据的质量。这可能包括去除重复记录、填充缺失值、处理异常值等。
3. 数据存储：清洗后的数据需要被存储起来以便于后续的分析。这可能需要使用数据库来存储结构化数据，或者使用NoSQL数据库来存储非结构化数据。
4. 数据分析：在存储好数据后，就可以进行数据分析了。这可能包括描述性分析、探索性分析、预测性分析等。通过这些分析，可以发现数据中的模式和趋势，为决策提供依据。
5. 数据可视化：数据分析的结果通常需要以图形的形式展示出来，以便更好地理解和解释。这可能包括柱状图、折线图、饼图等。
6. 数据挖掘：在大数据分析中，数据挖掘是一种常见的方法。它包括分类、聚类、关联规则学习、序列模式学习等。这些方法可以帮助我们从数据中提取出更深层次的信息。
7. 数据报告：在完成上述所有步骤后，最后一步就是生成数据报告。这个报告应该清晰地展示出数据分析的结果，以及这些结果对业务的影响。
在这个过程中，前端开发者需要关注数据的采集、处理、分析和可视化等方面，同时也需要了解一些数据分析的理论知识，以便更好地理解数据并做出正确的决策。
