大数据时代的数据分析-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于大数据时代的数据分析的问题，于是小编就整理了5个相关介绍大数据时代的数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 统计与大数据分析是干什么的？
2. 什么是大数据分析？
3. 大数据分析的具体内容有哪些？
4. 大数据产业发展现状及前景解析？
5. 大数据时代如何进行数据分析？

统计与大数据分析是干什么的？

 统计与大数据分析是数据分析工作。大数据，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。有人说大数据区别于统计的地方在于，统计只重数据***集，而大数据更重数据分析。

什么是大数据分析？

大数据指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***。通过大量的统计了解大家的喜好，想要的东西，从而得到他们想要的，比如精准营销，征信分析，消费分析等等

大数据分析的具体内容有哪些？

大数据分析的六个基本方面 

1. Analytic Visualizations（可视化分析） 

  不管是对数据分析专家还是普通用户，数据可视化是数据分析工具最基本的要求。可视化可以直观的展示数据，让数据自己说话，让观众听到结果。

2. Data Mining Algorithms（数据挖掘算法） 

  可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

3. Predictive Analytic Capabilities（预测性分析能力） 

  数据挖掘可以让分析员更好的理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

4. Semantic Engines（语义引擎） 

  我们知道由于非结构化数据的多样性带来了数据分析的新的挑战，我们需要一系列的工具去解析，提取，分析数据。语义引擎需要被设计成能够从“文档”中智能提取信息。

 5.Data Quality and Master Data Management（数据质量和数据管理）

数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。通过标准化的流程和工具对数据进行处理可以保证一个预先定义好的高质量的分析结果。 

***如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。

6.数据存储，数据仓库 

数据仓库是为了便于多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。在商业智能系统的设计中，数据仓库的构建是关键，是商业智能系统的基础，承担对业务系统数据整合的任务，为商业智能系统提供数据抽取、转换和加载(ETL)，并按主题对数据进行查询和访问，为联机数据分析和数据挖掘提供数据平台。

大数据产业发展现状及前景解析？

大数据产业是近年来发展迅速的新兴产业，包括数据***集、存储、处理、分析、应用等多个环节。

目前，大数据产业已经广泛应用于金融、医疗、能源、交通等多个领域，具有广阔的市场前景。

未来，随着人工智能、物联网等技术的不断发展，大数据产业将会进一步壮大，成为推动数字经济发展的重要力量。

大数据时代如何进行数据分析？

首先，我们要搞清楚为什么要做数据分析。

脱离了业务背景的分析过程，很容易被质疑，站不住脚。

为什么要做这件事情？谁的需求？做完这个事情之后能干什么？***分配如何？

其次是目标

可以把目标拆解成为几个阶段，本次分析的目的是什么，之后的***是什么。

因为在实际业务过程中，分析的过程往往是循序渐进的，不可能一次性地就把一个问题剖析得特别清楚，分阶段分步骤的完成某一个事情。

那么我们应该如何做分析呢？

比如，企业需要分析人员定期或及时地对各项关键指标情况、数据分析结果、洞察的信息等内容进行统一的整理和展现，然后把最终的数据分析报告结果分享汇报给企业领导、团队同事等相关利益方。

根据实际需求，数据分析报告的形式是多样的：有的需要定期进行汇报，格式相对固定，如：年/季/月/周报；有的对数据及时性要求较高，需要定时获取到最新数据的日报（甚至时报）；还有阶段性、专业性的报告需要整合数据进行分享。

1.对***析

对***析，是数据分析中最基础、最常用、也是最实用的分析方法之一。

我们可以从时间趋势上进行环比、同比、定基对比，从空间上进行A/B 测试对比、相似空间对比、先进空间对比，从特定标准上进行与目标值、***定值、平均值对比。

2.细分分析

细分分析是分析的基础，单一维度下的指标数据的信息价值很低。

在得到一些初步结论的时候，需要进一步地细拆，因为在一些综合指标的使用过程中，会抹杀一些关键的数据细节，而指标本身的变化，也需要分析变化产生的原因。这里的细分一定要进行多维度的细拆。

3.分类分析

分类分析的目标是：给一批人（或者物）分成几个类别，或者预测他们属于每个类别的概率大小。

分类分析（根据历史信息）会产出一个模型，来预测一个新的人（或物）会属于哪个类别，或者属于某个类别的概率。

4. 聚类分析

聚类任务的目标是：给定一批人（或物），在不指定目标的前提下，看看哪些人（或物）之间更接近。

注意聚类和上面的分类和回归的本质区别：分类和回归都会有一个给定的目标（是否下单，***是否违约，房屋价格等等），聚类是没有给定目标的。

5.漏斗分析

漏斗分析是一套流程式数据分析，它能够科学反映用户行为状态以及从起点到终点各阶段用户转化率情况的重要分析模型。

常见于注册登录转化、浏览交易转化、进店销售转化等场景，通过量化每一步的转化率，来衡量一个商业或产品的成败及可优化调整的点。

6.留存分析

留存分析，在数据运营领域有着十分重要的地位，常见留存指标有次日留存、七日留存率、次周留存率、次月留存率、T+N日/周/月留存率等等，表示目标用户在一段时间后回访产品或回到产品中完成某个行为的比例。

……

还有很多很多分析方法，我们都可以多多学习一下。

除此之外，我们在数据分析时还是要更好地完成业务工作，数据分析只是***，没必要在工具的学习上浪费太多时间。因此给大家推荐一个上手快，数据处理功能强大的工具——Smartbi Excel融合分析！

1. 在Excel上操作，节省学习成本。不用导出数据再进行分析，提高效率。

2. 简单勾选，即可进行数据分析，用鼠标就能完成数据加工，避免了复杂函数公式的困扰，不用死记硬背函数公式。不光支持图表分析，还支持使用***表。

3. 解决数据共享的问题。通过Web链接去共享报表，数据实时更新，并且每个用户都只能看到自己权限范围内的数据。

感兴趣的小伙伴可以来我们的***体验一下喔~

到此，以上就是小编对于大数据时代的数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于大数据时代的数据分析的5点解答对大家有用。