要基于Spark实现数据分析，通常可以按照以下步骤进行：
数据准备：首先要将需要分析的数据加载到Spark中，可以从文件系统、数据库或其他数据源中读取数据，并将其转换为Spark数据结构（如DataFrame或Dataset）。
数据清洗：对数据进行清洗和预处理，包括去除重复值、处理缺失值、数据转换、数据筛选等操作，以保证数据质量。
数据探索：通过Spark SQL或DataFrame API等工具对数据进行探索性分析，包括统计描述、可视化分析、相关性分析等，以发现数据的特征和规律。
数据建模：根据分析目的，选择合适的机器学习算法或数据挖掘技术，使用Spark MLlib或Spark ML等库进行建模和训练。
模型评估：对建模结果进行评估和验证，包括模型性能评估、参数调优等，以确保模型的准确性和稳定性。
结果展示：最后，将分析结果通过可视化工具或报告展示出来，以便用户理解和应用。
总的来说，基于Spark的数据分析主要包括数据准备、数据清洗、数据探索、数据建模、模型评估和结果展示等步骤，通过这些步骤可以实现对大规模数据的高效分析和挖掘。