大数据分析研判平台建设总体思路是指在构建一个大数据分析和研判系统时，需要遵循的一套系统性、整体性、前瞻性和创新性的原则和方法。这一概念涵盖了从需求分析、系统设计、数据收集与处理、模型建立、结果展示到决策支持等多个方面。以下是对这一概念的详细解释：
1. 需求分析：在建设大数据分析研判平台之前，首先要明确平台的目标用户是谁，他们的需求是什么，以及希望通过平台解决哪些问题。这包括对业务场景的深入理解，以及对现有数据的全面评估。
2. 系统设计：根据需求分析的结果，设计一个合理的系统架构，确保平台的可扩展性、稳定性和安全性。同时，要考虑系统的易用性，使非专业的用户也能方便地使用平台。
3. 数据收集与处理：收集相关数据是进行大数据分析的基础。这包括数据采集、清洗、整合等环节。在数据处理过程中，要关注数据的质量和完整性，确保后续分析的准确性。
4. 模型建立：基于收集到的数据，建立合适的分析模型。这可能涉及到机器学习、统计分析、数据挖掘等多种方法。模型的选择和优化是提高分析效果的关键。
5. 结果展示：将分析结果以直观的方式呈现给用户，如图表、报告等形式。这不仅有助于用户更好地理解分析结果，还能为决策者提供有力的支持。
6. 决策支持：大数据分析研判平台的一个重要目的是为决策者提供科学的决策依据。因此，平台需要具备一定的智能推荐功能，能够根据用户的需求和历史行为，给出相应的建议和预测。
7. 持续迭代与优化：随着业务的发展和数据环境的变化，大数据分析研判平台也需要不断地进行升级和优化。这包括技术更新、功能拓展、性能提升等方面。
总之，大数据分析研判平台建设的总体思路是一个系统化、综合性的过程，需要充分考虑用户需求、技术实现、数据质量、模型选择、结果呈现和决策支持等多个方面。通过这样的思路，可以有效地提升平台的实用性和有效性，为组织带来更大的价值。
