建立大数据分析服务器的步骤如下：

1、确定需求和目标：

确定需要处理的数据类型和规模。

确定分析的目标和预期结果。

2、硬件准备：

选择合适的服务器硬件，包括处理器、内存、存储等。

根据数据规模和分析需求，考虑是否需要分布式计算集群。

3、操作系统和软件选择：

选择适合大数据分析的操作系统，如Linux或Unix。

安装必要的软件，如数据库管理系统（DBMS）、数据分析工具等。

4、数据存储和管理：

选择合适的数据库系统，如关系型数据库或NoSQL数据库。

设计和创建适当的数据模型和表结构。

实现数据的导入、清洗和转换。

5、数据处理和分析：

使用合适的数据分析工具，如Hadoop、Spark等进行数据处理和分析。

编写或使用现有的数据分析脚本和算法。

优化数据处理和分析的性能。

6、可视化和报告：

使用合适的可视化工具，如Tableau、PowerBI等展示分析结果。

设计和生成分析报告和可视化图表。

定期更新和分享分析结果。

7、安全和备份：

确保数据的安全性，包括访问控制、加密等措施。

定期备份数据，并测试恢复过程。

相关问题与解答：

问题1：如何选择适合的大数据分析工具？

答：选择适合的大数据分析工具需要考虑以下因素：数据类型和规模、分析目标、预算、技术要求等，常见的大数据分析工具有Hadoop、Spark、R语言、Python等，可以根据具体需求选择合适的工具。

问题2：如何确保大数据分析服务器的性能？

答：确保大数据分析服务器的性能可以采取以下措施：选择高性能的硬件设备，如多核处理器、大容量内存等；合理配置操作系统和软件参数，如调优数据库连接数、线程池大小等；使用分布式计算框架，将任务分解到多个节点上并行处理；优化数据处理和分析的算法，减少不必要的计算量；定期监控服务器性能指标，及时调整和优化配置。