大數(shù)據(jù)分析需要一個(gè)全面的解決方案。目前，越來(lái)越多的企業(yè)將大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果作為判斷自身未來(lái)發(fā)展的依據(jù)，以下是大數(shù)據(jù)分析的五個(gè)基本方面:預(yù)測(cè)分析能力:數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析師更好地理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測(cè)分析可以讓分析師根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性的判斷。

問(wèn)題1:什么是大數(shù)據(jù)？大數(shù)據(jù)意味著什么？“大數(shù)據(jù)”是近年來(lái)IT行業(yè)的熱詞。大數(shù)據(jù)在各行業(yè)的應(yīng)用逐漸普及。比如2014年兩會(huì)，我們聽(tīng)到最多的就是大數(shù)據(jù)分析。那么，什么是大數(shù)據(jù)，在大數(shù)據(jù)時(shí)代如何理解大數(shù)據(jù)？讓我們來(lái)看看。大數(shù)據(jù)的定義。大數(shù)據(jù)又稱(chēng)巨量數(shù)據(jù)，是指涉及的數(shù)據(jù)量巨大，無(wú)法被人腦甚至主流軟件工具在合理的時(shí)間內(nèi)捕捉、管理、處理和排列，以幫助企業(yè)做出更加積極的商業(yè)決策。

數(shù)據(jù)量大，數(shù)據(jù)種類(lèi)多，實(shí)時(shí)性要求強(qiáng)，數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的價(jià)值大。各行各業(yè)都有大數(shù)據(jù)，但大量的信息和咨詢(xún)是復(fù)雜的，需要我們?nèi)ニ阉?、加工、分析、歸納、總結(jié)其深層次的規(guī)律。大數(shù)據(jù)的收集。隨著科技和互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)時(shí)代正在到來(lái)，各行各業(yè)每天都會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)碎片。數(shù)據(jù)計(jì)量單位從字節(jié)、KB、MB、GB、TB發(fā)展到PB、EB、ZB、YB甚至BB、NB、DB。

【簡(jiǎn)介】大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果能給企業(yè)帶來(lái)決策影響力，也關(guān)系到企業(yè)的利益。大數(shù)據(jù)分析正在給企業(yè)帶來(lái)新的變化，但我們還是要注意大數(shù)據(jù)分析能做什么，不能做什么。那么如何做大數(shù)據(jù)分析呢？重點(diǎn)是什么？我們來(lái)看看吧！1.不注重?cái)?shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，一些相關(guān)的大數(shù)據(jù)文章解釋說(shuō)不需要太在意數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，或者說(shuō)不準(zhǔn)確最后形成了報(bào)告可以改的心理。大數(shù)據(jù)分析的基本要求是嚴(yán)謹(jǐn)和準(zhǔn)確。

3.數(shù)據(jù)越多越好。如果分析維度不需要數(shù)據(jù)，會(huì)增加分析的難度和準(zhǔn)確性。數(shù)據(jù)分析的重點(diǎn)是什么？數(shù)據(jù)的價(jià)值一直被人類(lèi)所關(guān)注，隱藏在海平面以下的數(shù)據(jù)冰山成為越來(lái)越多人關(guān)注的焦點(diǎn)。大量的數(shù)據(jù)隱藏著商業(yè)價(jià)值。各種行業(yè)都在講大數(shù)據(jù)，但很少有人關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)分析的質(zhì)量高不高，會(huì)不會(huì)犯一些不必要的錯(cuò)誤，保證數(shù)據(jù)質(zhì)量是數(shù)據(jù)分析的關(guān)鍵。

大數(shù)據(jù)不僅意味著大量的數(shù)據(jù)，還意味著對(duì)大數(shù)據(jù)的分析。只有通過(guò)分析，才能獲得大量智能的、深入的、有價(jià)值的信息。以下是大數(shù)據(jù)分析的五個(gè)基本方面:預(yù)測(cè)分析能力:數(shù)據(jù)挖掘可以讓分析師更好地理解數(shù)據(jù)，而預(yù)測(cè)分析可以讓分析師根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性的判斷。數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理:通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)化流程和工具處理數(shù)據(jù)可以確保預(yù)定義的高質(zhì)量分析結(jié)果。

語(yǔ)義引擎:由于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多樣性給數(shù)據(jù)分析帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)，我們需要一系列工具來(lái)解析、提取和分析數(shù)據(jù)，語(yǔ)義引擎需要被設(shè)計(jì)為智能地從“文檔”中提取信息。數(shù)據(jù)挖掘算法:可視化是給人的，數(shù)據(jù)挖掘是給機(jī)器的。聚類(lèi)、分割、離群點(diǎn)分析等算法讓我們深入數(shù)據(jù)，挖掘價(jià)值。這些算法不僅要處理大數(shù)據(jù)量，還要處理大數(shù)據(jù)速度。

現(xiàn)在的數(shù)據(jù)量越來(lái)越大。近年來(lái)，企業(yè)已經(jīng)意識(shí)到數(shù)據(jù)分析可以帶來(lái)的價(jià)值，并開(kāi)始采用它?，F(xiàn)在企業(yè)幾乎所有的設(shè)備都在監(jiān)測(cè)和測(cè)量，產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的處理速度通常比企業(yè)要快。問(wèn)題是，由于大數(shù)據(jù)被定義為“大數(shù)據(jù)”，數(shù)據(jù)收集中的微小差異或錯(cuò)誤都可能導(dǎo)致重大問(wèn)題、錯(cuò)誤信息和不準(zhǔn)確的推斷。有了大量的數(shù)據(jù)，我們可以以業(yè)務(wù)為中心的方式分析其面臨的挑戰(zhàn)。實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的唯一途徑是確保企業(yè)制定數(shù)據(jù)管理策略。

這里有五個(gè)技術(shù)措施:(1)優(yōu)化數(shù)據(jù)收集數(shù)據(jù)收集是最終導(dǎo)致業(yè)務(wù)決策的事件鏈中的第一步，確保收集的數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)興趣的指標(biāo)之間的相關(guān)性非常重要。定義對(duì)企業(yè)有影響的數(shù)據(jù)類(lèi)型，并分析如何增加價(jià)值。基本上，考慮客戶行為以及這將如何應(yīng)用于企業(yè)的業(yè)務(wù)，然后使用這些數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。存儲(chǔ)和管理數(shù)據(jù)是數(shù)據(jù)分析中的一個(gè)重要步驟。因此，必須保持?jǐn)?shù)據(jù)質(zhì)量和分析效率。

大數(shù)據(jù)分析需要一個(gè)全面的解決方案。目前，越來(lái)越多的企業(yè)將大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果作為判斷自身未來(lái)發(fā)展的依據(jù)。與此同時(shí)，傳統(tǒng)的商業(yè)預(yù)測(cè)邏輯正日益被新的大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)所取代。但是，我們應(yīng)該謹(jǐn)慎管理每個(gè)人對(duì)大數(shù)據(jù)的期望，因?yàn)橹挥性谟行е卫淼那疤嵯拢Ａ繑?shù)據(jù)才能進(jìn)一步發(fā)揮其商業(yè)價(jià)值。大數(shù)據(jù)最廣為人知的定義是Gartner給出的大數(shù)據(jù)3V特征:龐大的體量、快速的數(shù)據(jù)處理、多變的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和種類(lèi)。

換句話說(shuō)，大數(shù)據(jù)不僅要處理事務(wù)性數(shù)據(jù)的分析，還要整合社交媒體、電子商務(wù)、決策支持等信息?，F(xiàn)在，分布式處理技術(shù)Hadoop和NoSQL已經(jīng)能夠存儲(chǔ)、處理、分析和挖掘非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，但它們未能提供全面的解決方案來(lái)滿足客戶的大數(shù)據(jù)需求。其實(shí)大數(shù)據(jù)一般的范圍更廣，任何涉及海量數(shù)據(jù)和多個(gè)數(shù)據(jù)源的復(fù)雜計(jì)算都屬于大數(shù)據(jù)的范疇，不限于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

1，互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)分析的作用。隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，使用移動(dòng)終端接收新聞、聽(tīng)音樂(lè)、看電視成為許多消費(fèi)者的首選。營(yíng)銷(xiāo)人員想要在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中占據(jù)一席之地，就需要對(duì)海量用戶數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析，發(fā)現(xiàn)用戶的個(gè)性偏好，準(zhǔn)確把握用戶的消費(fèi)行為。2.大數(shù)據(jù)分析在電子商務(wù)中的作用。對(duì)于電商行業(yè)來(lái)說(shuō)，數(shù)據(jù)分析在企業(yè)中的地位非常重要。營(yíng)銷(xiāo)管理、客戶管理等環(huán)節(jié)都需要應(yīng)用數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。數(shù)據(jù)點(diǎn)是用來(lái)找出企業(yè)中的短板，營(yíng)銷(xiāo)方式，客戶體驗(yàn)等等，數(shù)據(jù)挖掘是用來(lái)了解客戶的內(nèi)在需求。

1?？梢暬治隹梢暬梢灾庇^地展示數(shù)據(jù)，讓數(shù)據(jù)自己說(shuō)話，讓受眾聽(tīng)到結(jié)果，2.數(shù)據(jù)挖掘算法大數(shù)據(jù)分析的理論核心是數(shù)據(jù)挖掘算法。各種數(shù)據(jù)挖掘算法可以基于不同的數(shù)據(jù)類(lèi)型和格式，更科學(xué)地呈現(xiàn)數(shù)據(jù)本身的特征，也正是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)家認(rèn)可的各種統(tǒng)計(jì)方法，才能深入數(shù)據(jù)，挖掘出公認(rèn)的價(jià)值，3.預(yù)測(cè)分析能力預(yù)測(cè)分析允許分析師根據(jù)可視化分析和數(shù)據(jù)挖掘的結(jié)果做出一些預(yù)測(cè)性的判斷。