大數據效益分析

㈠ 大數據帶來了哪些效益

1、對大量消費者提供產品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷。
2、做小而美模式的中小微企業可以利用大數據做服務轉型。
3、面臨互聯網壓力之下必須轉型的傳統企業需要與時俱進充分利用大數據的價值。

㈡ 如何正確認識大數據的價值和效益

大數據是指「無法用現有的軟體工具提娶存儲、搜索、共享、分析和處理的版海量的、復雜的權數據集合。」業界通常用 Volume、Variety、Value、Velocity來概括其特徵。 大數據的價值可以概括為「資源優化配置」。

㈢ 自由數據告訴你，大數據分析哪個領域運用最多

大數據有很多奇妙得運用，幫助人們真正從中獲益。社會中的大多數企業基本會受到大數據分析的影響，但大數據是是如何增加企業及其產品價值的呢？

下面讓我們來看看9個大數據高效益運用的關鍵領域：

1.拓展客戶，分析客戶需求，提供客戶需要的服務

這是大數據應用最普遍，也最廣為人知的一個領域，其主要方向是企業通過大數據分析更好地了解自己客戶的行為和喜好。為了更全面的獲得這些信息，企業都熱衷於手機社交媒體、瀏覽器日誌、文本分析和感測器的相關數據。一切工作的總目標是創建預測模型，比如美國零售商Target通過大數據分析可以准確地預測客戶什麼時候想要小孩，沃爾瑪可以更好地預測哪些產品將會熱賣，而政府能更好的掌握政務與群眾生活的相關性。

2.企業對內優化業務流程，提升工作效率

在很多領域中，大數據越來越多地用於業務流程的優化，主要手段是收集社交媒體數據、網路搜索趨勢及天氣預報等方面大數據信息，進行大數據分析，從中挖掘出有針對性的預測信息，使得包括零售商在內的大多企業可以准確精細的分析出自身業務流程的優勢和不足，並根據大數據分析得出的結論找到合適的調整方式與業務模式。比如人力資源業務流程也能夠通過使用大數據分析來改進，優化人才招聘，衡量企業文化和運功參與度等之類的問題。

3.機器和設備的性能優化

在大數據時代，機器和設備的發展趨勢必然是更加智能和自主化，像被大數據工具運行的谷歌自駕車、GPS及強大的計算機和感測器，在未來的道路上，不再需要人工的干預。

4.國家提高安全和執法

信用卡安全、網路安全、犯罪活動等都是治安執法的不變的主題，警察可以使用大數據工具來捉住最煩，預測犯罪活動，而信用卡公司可以利用大數據工具來檢測欺詐性交易。大數據被廣泛運用於治安執法的過程中，提高了執法的靈敏性，增加了對犯罪和恐怖主義活動的可控、可預測性。

5.智慧城市建設和智能化轉型

大數據在國家安全和執法中的運用，改善了安全和執法，同時也是城市與國家轉型的必要工具。很多城市都在試點運用大數據分析技術，將交通和公共設施納入智能化的范圍，試圖轉變為智能城市。大數據分析技術基於城市的實時交通信息、社交媒體和天氣數據，適時優化交通情況，匯總成實時交通訊息。除此之外，在城市和國家轉向智能化的過程中，大數據工具和技術能提供的是一個不可或缺的平台和道路。

6.個人生活中息息相關的大數據

適用於政府和企業的大數據，其實也適用於個人的生活。當人工智慧產品進入日常的生活（如智能手錶），我們就可從穿戴設備的應用中生成數據，追蹤個人的熱量消耗、睡眠模式等。甚至大數據也能成為尋找愛情的好幫手，眾多社交平台和網站都運用大數據工具和演算法分析用戶的屬性等其他信息，幫助自己的用戶尋找到最合適的對象。

7.大數據使醫療技術應用和研發更快捷、高效

如每個人能受益於智能產品一樣，在醫療衛生領域，大數據也能幫助醫生更好的研究、診斷和治療疾病。目前，大數據技術已被用來監視早產嬰兒以及患病嬰兒，記錄每次心跳，分析呼吸模式，醫生能在任何不適症狀出現之前預測24小時內的病情，使得患病嬰兒得到更早的救助。未來的臨床實驗不僅局限於小樣本，更會服務於每個人，並且使醫護人員與研究人員能更好地理解和預測疾病模式，運用大數據分析的計算能力能在幾分鍾內解碼整個DNA，縮短找到新治療方法的周期。

8.全方位追蹤運動員以獲得更優的改進

在運動領域運用大數據分析技術已不佔少數，這樣的監測幾乎滲透進了運動員生活的方方面面。比如網球鼻塞的TBM Slam Tracker工具，它使用視頻分析追蹤足球或棒球比賽中每個球員的表現。而若在運動器材中使用感測器技術，（如籃球或高爾夫俱樂部）則是通過獲得鼻塞的數據，以分析結果為依據進行改進。除此之外，不少的精英運動隊還利用智能技術追蹤賽外運動員的活動，獲得其營養狀況及睡眠，甚至是社交對話等更日常、細節的信息監控其情感狀況。

9.金融交易中使用，精準賣出和買入

金融行業應用大數據主要是在金融交易一塊，尤其是高頻交易（HFT）領域。大多數股權交易都是通過大數據演算法進行的，這些演算法越來越多地開始考慮社交媒體和新聞網站的影響因素，以此在幾秒內作出買入和賣出的決定。

上述9個領域是目前應用大數據最多的領域，隨著大數據工具越來越普及，還會有更多的其他應用領域，以及更多新的應用。

提供大數據工具和技術的平台也會隨之增多，覆蓋領域更廣更全。作為國內優秀的企業數據定製服務平台之一， 自由數據 致力於為企業和開發者提供優質的數據資源、 API介面 和 數據定製服務 等，重點覆蓋企業徵信數據、 金融數據 、 社會輿情 、 生活數據 等領域。

㈣ 大數據分析的工作原理及其優勢

企業將原始數據轉換為更實用的信息，以獲得更好的見解，並做出明智的決策，這就是大數據分析發揮的作用。

大數據分析主要是對大量數據進行徹底評估並從中提取有用信息的過程。

在人們的工作和生活中，都會產生大量數據。人們每次打開電子郵件、在線聯系他人、使用智能手機應用程序、與任何客戶支持代表交談、進行在線購買或聯系虛擬助手時，服務提供商和開發商都會收集這些原始數據。這些龐大的、無組織的數據集群被稱為大數據。

簡單來說，大數據普是海量的數據，這些數據集形式多樣，來源也多種多樣。數據就是業務組織的骨幹，也是不可或缺的部分，就像其他業務應用程序（例如客戶分析和財務應用程序等）一樣。

企業因此了解數據收集的重要性，他們不斷地收集越來越多的原始數據。然而這還不夠。企業必須將原始數據轉換為更實用的信息，以獲得更好的見解，並做出明智的決策。這就是大數據分析發揮重要作用的地方。

什麼是大數據分析

大數據分析主要是對大數據進行徹底評估並從中提取有用信息的過程。「有用信息」這一術語是指識別不同的模式、鏈接、客戶偏好、市場趨勢，以幫助企業做出更好、更明智的決策。

在通常情況下，數據分析幫助企業評估數據集並將其轉化為有用的東西。但是，由於更高級的分析，大數據分析是一場更復雜的游戲。大數據分析擁有先進的元素，例如假設分析、統計演算法、預測模型等。

自從2000年以來，「大數據」一直是商業領域的流行術語。商業實踐隨著時間的推移而發展，數據收集一直是任何商業組織的首要目標。大數據分析確保原始數據得到最大程度的利用。但問題是，大數據分析如何工作？

大數據分析如何工作？

大數據分析是指對收集的大量原始數據進行處理、清理和分析，並將其轉化為企業的強大資產。這是這個過程的工作原理。

（1）數據收集

不同企業的數據收集過程各不相同。由於技術進步，企業可以從各種來源收集無組織的數據集群，例如POS（銷售點）、社交媒體、在線調查、客戶購買模式、客戶反饋、雲計算應用程序、移動應用程序、手機記錄、電子郵件、等所有數據首先從任何可能的來源收集到原始數據倉庫。

（2）數據處理

在收集和存儲數據後，數據專業人員會介入為分析查詢進行數據分區和配置。一般來說，有兩種處理數據的方式，其中包括：

●批處理隨著時間的推移處理大型數據塊。當企業在收集和分析數據之間有足夠的時間時，批處理是有益的。

●Steam可以處理小批量數據，縮短了收集和分析數據之間的延遲時間。Steam流程與批處理流程相比更復雜、更昂貴，主要用於管理層必須做出快速決策的時候。

（3）數據清洗

無論是大數據載入還是一小批數據，都需要進行清理和過濾以提高數據質量。必須仔細檢查、消除或說明任何重復或不相關和格式不正確的數據。為什麼？因為臟數據或質量較差的數據可能非常具有誤導性，並且會影響洞察的質量。

（4）數據分析

將大數據轉換為可用格式肯定需要一些時間。一旦完成，高級分析可以將大數據轉化為有價值和實用的見解。以下是一些常見的數據分析技術。

●數據挖掘。它通過識別異常和生成數據集群對大型數據集進行分類以確定模式和鏈接。

●深度學習。深度學習利用機器學習和人工智慧從復雜的數據集群中尋找模式和有用的信息。

●預測分析。該技術使用企業過去的數據來評估模式並預測未來，以最大程度地減少風險和威脅。

大數據分析的好處

更快地檢查數據的能力對任何企業都是有益的，因為它可以幫助企業快速回答重要問題。

大數據分析很重要，因為它允許企業使用來自各種來源的大量數據來識別機會和風險，幫助企業快速有效地行動。大數據分析的一些好處包括：

●成本效益。幫助企業確定更好、更有效的開展業務的方式。

●產品開發。更好地了解客戶的需求和願望會導致開發更好的產品。

●市場洞察力。跟蹤市場趨勢和客戶的購買行為。

結語

可以肯定地說，大數據分析現在在商業市場運行，因為信息在數字時代就是力量。大數據分析正在幫助企業發現他們從不同來源收集的海量數據集下的隱藏真相。在沒有大數據分析的情況下，在競爭激烈的商業市場中蓬勃發展只能是一個夢想。

㈤ 大數據平台的目的和意義，其主要內容和能達到的經濟利益和社會效益是什麼

大數據抄平台襲：是指以處理海量數據存儲、計算及不間斷流數據實時計算等場景為主的一套基礎設施。典型的包括Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集群。

大數據平台是為了滿足企業對於數據的各種要求而產生的。

大數據平台的功能：

1、容納海量數據

2、速度快

3、兼容傳統工具

4、利用Hadoop

5、為數據科學家提供支持

6、提供數據分析功能

㈥ 如何正確認識大數據的價值和效益

1、數據使用必須承擔保護的責任與義務

我國數據流通與數據交易主要存在以下問題：數據源活性不夠，數據中介機構還處於起步階段；多源數據的匯集技術尤其是非結構化數據分析技術滯後；缺乏熟悉不同行業並掌握在特定領域使用數據技術的人才。

數據的價值在於融合與挖掘，數據流通、交易有利於促進數據的融合和挖掘，搞活數據從而產生效益。數據共享開放、流通交易和數據保護及數據安全對數據技術提出嚴峻挑戰，對法律的制定及執行提出了很高要求。為此，數據使用必須承擔保護的責任與義務。

㈦ 如何正確認識大數據的價值和效益

1、數據量大是大數據具有價值的前提。

當數據量不夠大時，它們只是離散的「碎片」，人們很難讀懂其背後的故事。隨著數據量不斷增加，達到並超過某個臨界值後，這些「碎片」就會在整體上呈現出規律性，並在一定程度上反映出數據背後的事物本質。

這表明，數據量大是數據具有價值的前提，大數據具有大價值。大數據的「大」是相對的，與所關注的問題相關。通常來說，分析和解決的問題越宏觀，所需要的數據量就越大。

2、數據關聯是大數據實現價值的基礎。

運用大數據解決的問題通常涉及多部門、多領域、多個體、多視角，單純的數據量的積累不一定能讓人認識事物的全局，只有將不同側面、不同局部的數據匯聚起來並加以關聯，才能產生對事物的整體性和本質性認識。

數據匯聚使數據可能產生價值，數據關聯使數據實現價值，因此必須推動數據開放共享。政府、企業是大數據的主要擁有者。要推動大數據轉化為發展動能，就要保障數據供給和合理合法開放共享。

3、計算分析使大數據最終產生價值。

大數據通常價值巨大但價值密度低，很難通過直接讀取提煉價值。只有通過綜合運用數學、統計學、計算機等工具進行大數據分析，才能使大數據產生價值，完成從數據到信息再到知識和決策的轉換。

大數據價值鏈包括數據採集、流通、儲存、分析與處理、應用等環節，其中分析與處理是核心。如果只存儲不分析，就相當於只買米不做飯，產生不了實際效益。

當前，我國大數據產業在某些環節（如儲存）過於集中，有產能過剩之虞，但在分析與處理環節的產能又嚴重不足，這應引起關注。還要看到，傳統用於分析數據的統計學方法和數據挖掘方法對於大數據並不適用，必須重建大數據的統計學基礎、計算基礎與數據挖掘方法基礎。

4、廣泛使用使大數據效益倍增。

大數據及其產品具有易復制、成本低、疊加升值、傳播升值等特點，能夠被廣泛、重復、疊加使用，具有較高的邊際效用和正外部性。同一組數據不僅可以在合理合法的前提下以較低成本提供給不同使用方，使單一數據服務多個主體。

而且還可以針對不同目的、使用不同方法進行分析，使單一數據產生多樣價值。因此，大數據能夠一次投入、反復使用，產生倍增效益，有利於提升各行各業應用數據解決困難和問題的能力。

5、大數據是新型生產要素和重要的基礎性戰略資源，蘊藏著巨大價值，經過深入挖掘並加以應用，能夠有力推動經濟轉型發展，重塑國家競爭優勢，提升國家治理現代化水平。

大數據是能夠靠制度、積累、科技撬動的，因而可以成為欠發達地區異軍突起的發展驅動力。大數據具有通用技術性，可以廣泛而深入地應用於企業生產、政府管理和社會治理、民生改善等各個領域。

產生難以估量的價值和效益。各級領導幹部、企業家、創業者乃至全民都應形成大數據思維，提高自覺、合法、有效利用大數據的意識，增強利用數據推進各項工作的本領，使大數據在經濟社會發展中發揮更大作用。

㈧ 大數據分析有哪些優勢

①大數據計算提高數據處理效率，增加人類認知盈餘

大數據技術就像其他的技術革命一樣，是從效率提升入手。通過大數據計算節省下來的時間，人們可以去消費，娛樂和創造。未來大數據計算將釋放人類社會巨大的產能，增加人類認知盈餘，幫助人類更好地改造世界。

②大數據通過全局的數據讓人類了解事物背後的真相

相對於過去的樣本代替全體的統計方法，大數據將使用全局的數據，其統計出來的結果更為精確，更接事物真相，幫助科學家了解事物背後的真相。大數據帶來的統計結果將糾正過去人們對事物錯誤的認識，影響過去人類行為、社會行為的結論，帶來全新的認知。

③大數據有助於了解事物發展的客觀規律，利於科學決策

大數據收集了全局的數據，准確的數據，通過大數據計算統計出了解事物發展過程中的真相，通過數據分析出人類社會的發展規律，自然界發展規律。利用大數據提供的分析結果來歸納和演繹出事物的發展規律，通過掌握事物發展規律來幫助人們進行科學決策。

④大數據提供了同事物的連接，客觀了解人類行為

大數據技術連接了人類行為，通過大數據將人類的行為數據收集起來，經過一定的分析後來統計人類行為，幫助我們了解人類的行為。

⑤大數據改變過去的經驗思維，幫助人們建立數據思維

出現大數據之後，我們將會面對著海量的數據，多種維度的數據、行為的數據、情緒的數據、實時的數據。通過大數據計算和分析技術，人們將會得到不同的事物真相，不同的事物發展規律。各國政府和企業將藉助於大數據來了解民眾需求，拋棄過去的經驗思維和慣性思維，掌握客觀規律，跳出歷史預測未來的困境。