Da 數(shù)據(jù)的特點是豐富、高速、多元、有價值、真實?！癇ig數(shù)據(jù)”的研究機構Gartner給出了這樣的定義?！癉a 數(shù)據(jù)”是一種信息資產(chǎn)，它需要新的處理模式，以具有更強的決策、洞察和流程優(yōu)化能力，以適應大規(guī)模、高增長率和多樣化。麥肯錫全球研究院給出的定義是:大大超過傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫軟件工具能力的大規(guī)模分析集，海量數(shù)據(jù)規(guī)模，高速。

根據(jù)IDC的調查報告，企業(yè)中80%的數(shù)據(jù)是非結構化的，這些數(shù)據(jù)每年以60%的速度增長。Big 數(shù)據(jù)只是現(xiàn)階段互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的一種表征或特征。沒有必要將其神話化或保持敬畏。在以云計算為代表的技術革新的背景下，這些原本看起來很難收集和使用的數(shù)據(jù)開始被輕松利用。通過各行各業(yè)的不斷創(chuàng)新，大

Business 分析鏈接需要探究很多歷史-2分析。這些數(shù)據(jù)包括但不限于商務數(shù)據(jù)、客戶數(shù)據(jù)、供應鏈數(shù)據(jù)、市場數(shù)據(jù)等等。探索性分析可以幫助企業(yè)更好地理解數(shù)據(jù)，揭示數(shù)據(jù)之間的關系和趨勢，發(fā)現(xiàn)潛在的商機和挑戰(zhàn)。Large數(shù)據(jù)分析Yes分析Large數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)隱藏模式、相關性、市場趨勢和消費者偏好等信息的復雜過程，有助于企業(yè)做出更好的決策。

收藏渠道數(shù)據(jù): 1。從易觀或艾瑞等外部來源數(shù)據(jù)分析report，需要謹慎觀察數(shù)據(jù)提取有效準確的信息，剝離部分可能注水的數(shù)據(jù)。2.主動從AppStore、客服反饋、微博等社區(qū)論壇收集用戶反饋。3.參與問卷設計、用戶訪談等調查，直接面對用戶，收集第一手資料數(shù)據(jù)，觀察用戶在使用產(chǎn)品時遇到的問題和感受。

越來越多的企業(yè)開始關注BI和分析供應商，希望解決大數(shù)據(jù)環(huán)境下的業(yè)務問題。可惜，在Big 數(shù)據(jù)中獲得知名度，說起來容易做起來難。而且隨著供應商不斷突破大數(shù)據(jù) 分析項目的各種問題，投放市場的產(chǎn)品種類越來越多，企業(yè)選擇一款最符合自己需求的產(chǎn)品相當困難。這樣一來，Da 數(shù)據(jù)就等于數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù) 分析，這就遺漏了Da 數(shù)據(jù)所面臨的商業(yè)挑戰(zhàn)的一個重要方面。

在很多情況下，所有分離的數(shù)據(jù)都需要整合，才能在更廣的層面上產(chǎn)生影響。這對大型-2分析系統(tǒng)的業(yè)務規(guī)則、表連接等組件可能具有重要意義。在考慮存儲和查詢管理時，Da 數(shù)據(jù)由于其復雜性，與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)完全不同；正因為如此，分析-2/Kuhe數(shù)據(jù)分析軟件廠商不得不加緊努力幫助公司處理大數(shù)據(jù)的問題。

Da-2分析方法:1。描述性分析:該方法提供了重要的指標和/或分析教師。例如，每月收入和損失賬單。數(shù)據(jù) 分析老師可以通過這些賬單獲得大量的客戶數(shù)據(jù)。了解客戶的地理信息是“描述性分析”的方法之一。使用可視化工具可以有效地增強descriptive 分析提供的信息。2.診斷分析:描述性數(shù)據(jù) 分析下一步是診斷性數(shù)據(jù) 分析。

3.預測型分析:未來事件發(fā)生的可能性，對一個可量化值的預測，或者對事情將要發(fā)生的時間的預測，這些都可以通過預測模型來完成。在充滿不確定性的環(huán)境中，預測有助于做出更好的決策，預測模型也是一種重要的方法，在許多領域得到應用。4.祈使式分析:數(shù)據(jù)價值與復雜性分析的下一步是祈使式分析，指令模型基于“發(fā)生了什么”、“為什么會發(fā)生”和“可能會發(fā)生什么”的分析來幫助用戶決定應該采取什么措施。