1. 大數據專業學習統計這門課程有何必要性或者重要性
很有必要,也很重要.統計學是什麼?統計學就是根據現實生活中大批量發生的事件進行研究的學科, 也就是說統計學就是從大數據中尋找規律,並把這些規律轉化為覺得問題的方法,分析問題的方法,從中得出別人看不到結論,預見未來襪雹薯某些事情的發生,或者操控未來某些事件的發生.
大數據不就是要干這個么? 大數據夠不上一門學科,更像一種現實工具和相關方法. 比較套肆型路,實戰,更注重實踐.但是理論基礎不足,統計學則是從理論高度, 為什麼角度去解讀大數據.
只有掌握看透, 參告者透,看到被人看不到解決辦法的人才是最後的決策者.大數據這個方向努力終極目標不就是這個嗎
2. 數據測試（質量檢測）
數據質檢：對於數據進行質量檢測，主要包括數據規格，數據和服務的兼容性；測試時需要主要數據的篩選，數據測試時間，數據在服務應用影響范圍；
舉例：在地圖導航業務中，全國范圍內的數據幾乎每天都會進行製作編譯上線，就會有數據的變更；
質檢需要關注粗略有：
當然以上測試和大家所謂大數據測試還有所不同，大數據測試一般是利用集群進行分布式計算匯聚，以上測試的數據規格測試也可以跑集群任務，但是我認為這樣太暴力，沒有將數據和服務業務整合理解，浪費資源，畢竟機器成本也是一個工程師需要關注的，好的方案可以節約成本。
接下來談一下我認為具備哪些能力可以更加勝任以上工作：
當然以上也是我需要慢慢加強的。
3. 大數據的重要性體現在哪些方面
大數據是推動數字經濟發展的關鍵生產要素
發展數字經濟是實現經濟高質量發展、構建現代化經濟體系的必由之路。推進經濟社會數字化轉型實際上就是從工業經濟時代向數字經濟時代的轉變。在這一轉變過程中，數據發揮著至關重要的作用。
大數據是重塑國家競爭優勢的重大發展機遇
世界各國都已充分認識到大數據對於國家的戰略意義，並早早開始布局。國家間的競爭將從資本、土地、資源的爭奪轉變為技術、數據、創新的競爭。
大數據是實現治理能力現代化的重要創新工具
大數據應用能夠揭示傳統技術方式難以展現的關聯關系，推動政府數據開放共享，促進社會事業數據融合和資源整合，將極大提升政府整體數據分析能力，為有效處理復雜社會問題提供新的手段。
大數據是建設數字中國的關鍵創新動力
加快數字中國建設是以信息化培育新動能、用新動能推動新發展的重要舉措。數字中國涉及內容十分廣泛，面臨的主要障礙就是各行業領域普遍存在的信息孤島和數據煙囪。
關於大數據的重要性體現在哪些方面，環球青藤小編就和您分享到這里了。如果您對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。
4. 三方數據測試小結
現東家財大氣粗，三方數據測試有限，差不多的就物敬都接了，評估的不是很充分，在此結合他人文章和個人經驗做個總結，如有不足之處麻煩指出，十分感謝。
首先想講的是，為什麼要接三方數據？目的在於解決信息不對稱性，而解決信息不對稱性的目的在於信用評估（客戶准入）、風險定價。再大而化之一點去理解，要求客戶提供各種數據授權，和要求客戶房產抵押也沒什麼本質區別，就是增信。
當然，信用風險之外的另一大風險就是欺詐風險，數據包裝的很好去騙貸，另開文章總結。
基本可劃分為如下四類：模型分、風險名單、特徵變數（標簽、畫像）、eKYC事實驗證類（含原始數據類）。
評分類一般用作策略和模型，主要考量「缺失率」，「穩定性」，「有效性」，如果評分的罩搏慎排序性好且IV比較高，則考慮入模，如果評分有明顯的尾部極端優勢，那適合做策略，用來攔截掉極端的壞用戶。
對於貸中風控，徵信數據、簡訊數據、支付數據（貸前拿來核個額啥的也是好的）等都很不錯，值得接入。
最需要先去評估的，不是選取樣本、分析查得率之類的， 而是去了解對方底層的數據源是什麼 ，這在很大程度上決定了三方數據的穩定性、可靠性以及數據質量，最簡單來說，直接與數據公司接好過代理商。
基於此， 還要了解數據源更新的頻率 ，五年一更新，黃花菜都涼了！
穩定性很好理解，自己的數據不會有因為各種原因時有時無。可靠性，舉個例子，客戶授權提供的銀行流水數據，和通過其他中間渠道加工或者銀聯這種中間結算渠道（只有部分的客戶交易數據，特別是現在沒啥人刷卡，還蹦出個網聯之類的），不可同日而語。再或者，簡訊類的數據供應商，底層數據都是簡訊，提取的都是放款、逾期、催收（次數/金額）等特徵，依賴於該公司的文本處理能力（水平差異極大，相信我）。
第二重要的，就是測試樣本的選擇，取決於實際的業務應用場景（建模目標，對客群有足夠的代表性，沒有特殊時間段的客戶，如監管調整、疫情等）。
查用的測試指標：覆蓋率（查得率，提供的樣本在第三方那能命中多少用戶，覆蓋率有時指特徵的缺失概率）、命中率（壞樣本的命中率，尤其黑名單類關注）、誤殺率（對好樣本的誤殺率）、貸後指標區分度（IV）、穩定性（計算時間序列上的PSI）、收益損失比、與現有數據的共線性（一般用相關系數衡量，評估接入對模型的幫助）。
收益損失比，我很少關注，這是一個比較偏業務的指標，但其實如果做策略的話，似乎也大體想得到。我們通過指標分析，發現命中率、誤殺率、fpd30、M1+%、M3+%都有很明顯的區分度，怎麼讓老闆拍板呢？ 可以去看對好壞客戶命中量的比值 。（應該是要劃個閾值去看的，下文來自參考資料引用，感覺不是例子舉得不是很恰當，主要是最後得出12.5保持盈虧後，就應該跳出平均收益、虧損，去看三方數據可以得到怎樣的 好壞比 ，那麼顯然是越大於12.5越好）
求是汪大佬總結的很好，比我一大堆文字描述的好多了，大家可直接參考如下：
盡調→評估→對接→測試→評審→商談→接入。
比較偏業務了，風險側就有一點小建議，根據數據的收費方式涉及風控流程。如為查得收費，建議放在風控流程的後面，減少費用，如為包年收費，要全量查詢積累數據，避免出現由於其他規則拒掉的客戶就不查了。
比較嚴謹的公司，除線下測試外，還會進行線上的旁路測試或AB測試，去觀察數據接入後，每天的數據分布、對通過率的影響等，評估線上與線下測試結果是否一致。
建議做好備用數據源的准備，對現有數據源進行補充。
測試時，要關注回溯時點的有效性，特別是距今不同時間間隔的變數表現差異（有效性高可能是未來信息引入導致的），評估廠商是否真的具備回溯能力。
也應當加入隨機樣本測試，關注變數在隨機樣本的分布和表現是否與測試樣本一致。
接入後，最起碼的是監控下查得率、基本的數據分布，以防由於介面原因導致評分失效，檢銀檔查分布是工作中遇到過，某數據方的某個多頭模型分從0-10變成了0-100，又不知會客戶，不留心的話，模型、策略都會受到影響，你會發現咦，怎麼最近通過率這么高，簡直是喜從天降啊，一個月後就可以回家就業了。
附，參考資料：
1、風控三方數據評估介紹，https://zhuanlan.hu.com/p/134175231
2、第三方外部數據源測試結果返回後的分析思路，https://zhuanlan.hu.com/p/75540578
3、外部數據風控建模評估分析，https://zhuanlan.hu.com/p/104872477
4、實戰大數據 | 量化策略之樣本外數據測試的必要性，https://www.jianshu.com/p/89b4053f99e2
5. 大數據重要的意義
什麼是大數據，大數據的意義是什麼？
大數據的意思就是數據要在線，這樣你的數據才能有價值，用於分析或者處理。大量的數據在線後的分析才有意義。可能得到你想要的數據，電影里好多這種素材，比如人臉的搜索，人員的定位，人流的分析，運行的狀態等等都有使用。現在做這些應用的也很多，只是落地的還稍微少一點。還是為了創造價值。
什麼是大數據，大數據為什麼重要，如何應用大數據
空談數據沒有太大意義，要看數據的主要方向是什麼。1、從技術應用方向來說，我們的數據主要做傳播指導；2、數據研究過程中我們的數據主要來自互聯網的公共數據（媒體數據、自媒體數據、企業自營的媒體數據），通過數據解決用戶洞察問題、傳播效果問題、競爭情報獲取的問題，3、我們主要是在大數據的維度上的研究上，我們的維度更多更寬廣，維度的多少決定了效果。
大數據的意義
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。 阿里巴巴創辦人馬雲來台演講中就提到，未來的時代將不是IT時代，而是DT的時代，DT就是Data Technology數據科技，顯示大數據對於阿里巴巴集團來說舉足輕重。 有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。 大數據的價值體現在以下幾個方面：1)對大量消費者提 *** 品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷2) 做小而美模式的中長尾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不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」這確實是需要警惕的。在這個快速發展的智能硬體時代，困擾應用開發者的一個重要問題就是如何在功率、覆蓋范圍、傳輸速率和成本之間找到那個微妙的平衡點。企業組織利用相關數據和分析可以幫助它們降低成本、提高效率、開發新產品、做出更明智的業務決策等等。例如，通過結合大數據和高性能的分析，下面這些對企業有益的情況都可能會發生:1）及時解析故障、問題和缺陷的根源，每年可能為企業節省數十億美元。2）為成千上萬的快遞車輛規劃實時交通路線，躲避擁堵。3）分析所有SKU，以利潤最大化為目標來定價和清理庫存。4）根據客戶的購買習慣，為其推送他可能感興趣的優惠信息。5）從大量客戶中快速識別出金牌客戶。6）使用點擊流分析和數據挖掘來規避欺詐行為。
什麼是大數據，大數據為什麼重要，如何應用大數據
讀讀這本書吧。。
駕馭大數據 駕馭未來
大數據的流行，也引發了圖書業大數據出版題材的升溫。去年出版的《大數據》（塗子沛著）是從數據治國的角度，深入淺出的敘述了美國 *** 的管理之道，細密入微的闡釋了黃仁宇先生」資本主義數目式管理「的精髓。最近人民郵電出版社又組織翻譯出版了美國Bill Franks的《駕馭大數據》一書。
該書的整體思路，簡單來說，就是敘述了一個」數據收集-知識形成-智慧行動「的過程，不僅回答了」what「，也指明了」how「，提供了具體的技術、流程、方法，甚至團隊建設，文化創新。作者首先在第一章分析了大數據的興起，介紹了大數據的概念、內容，價值，並分析了大數據的來源，也探討了在汽車保險、電力、零售行業的應用場景；在第二章介紹了駕馭大數據的技術、流程、方法，第三部分則介紹了駕馭大數據的能力框架，包括了如何進行優質分析，如何成為優秀的分析師，如何打造高績效團隊，最後則提出了企業創新文化的重要意義。整本書高屋建瓴、內容恣意汪洋、酣暢淋漓，結構上百川歸海，一氣呵成，總的來說，體系完備、內容繁豐、見識獨具、實用性強，非常值得推薦，是不可多得的好書！
大數據重要以及不重要的一面
與大多數人的想當然的看法不同，作者認為「大數據」中的」大」和「數據」都不重要，重要的是數據能帶來的價值以及如何駕馭這些大數據，甚至與傳統的結構化數據和教科書上的認知不同，「大數據可能是凌亂而醜陋的」並且大數據也會帶來「被大數據壓得不看重負，從而停止不前」和大數據處理「成本增長速度會讓企業措手不及」的風險，所以，作者才認為駕馭大數據，做到游刃有餘、從容自若、實現「被管理的創新」最為重要。在處理數據時，作者指出「很多大數據其實並不重要」，企業要做好大數據工作，關鍵是能做到如何沙裡淘金，並與各種數據進行結合或混搭，進而發現其中的價值。這也是作者一再強調的「新數據每一次都會勝過新的工具和方法」的原因所在。
網路數據與電子商務
對顧客行為的挖掘早已不是什麼熱門概念，然而作者認為從更深層次的角度看，下一步客戶意圖和決策過程的分析才是具有價值的金礦，即「關於購買商品的想法以及影響他們購買決策的關鍵因素是什麼」。針對電子商務這一顧客行為的數據挖掘，作者不是泛泛而談，而是獨具慧眼的從購買路徑、偏好、行為、反饋、流失模型、響應模型、顧客分類、評估廣告效果等方面提供了非常有吸引力的建議。我認為，《駕馭大數據》的作者提出的網路數據作為大數據的「原始數據」其實也蘊含著另外一重意蘊，即只有電子商務才具備與顧客進行深入的互動，也才具有了收集這些數據的條件，從這點看，直接面向終端的企業如果不電子商務化，談論大數據不是一件很可笑的事？當然這種用戶購買路徑的行為分析，也不是新鮮的事，在昂德希爾《顧客為什麼購買：新時代的零售業聖經》一書中披露了商場僱傭大量顧問，暗中尾隨顧客，用攝影機或充滿密語的卡片，完整真實的記錄顧客從進入到離開商場的每一個動作，並進行深入的總結和分析，進而改進貨物的陳列位置、廣告的用詞和放置場所等，都與電子商務時代的客戶行為挖掘具有異曲同工之妙，當然電子商務時代，數據分析的成本更加低廉，也更加容易獲取那些非直接觀察可以收集的數據（如信用記錄）。
一些有價值的應用場景
大數據的價值需要藉助於一些具體的應用模式和場景才能得到集中體現，電子商務是一個案例，同時，作者也提到了車載信息「最初作為一種工具出現的，它可以幫助車主和公司獲得更好的、更有效的車輛保險」，然而它所能夠提供的時速、路段、開始和結束時間等信息，對改善城市交通擁堵具有意料之外的價值。基於GPS技術和手......
大數據的到來對我國經濟發展有什麼意義
大數據（big data），是指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。
有人把數據比喻為蘊 藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。
大數據的價值體現在以下幾個方面：
1)對大量消費者提 *** 品或服務的企業可以利用大數據進行精準營銷;
2) 做小而美模式的中長尾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。
互聯網大數據有哪些好處多
大數據是什麼？為什麼要使用大數據？大數據有哪些流行的工具？本文將為您解答。
現在，大數據是一個被濫用的流行詞，但是它真正的價值甚至是一個小企業都可以實現。
通過整合不同來源的數據，比如：網站分析、社交數據、用戶、本地數據，大數據可以幫助你了解的全面的情況。大數據分析正在變的越來越容易，成本越來越低，而且相比以前能更容易的加速對業務的理解。
大數據通常與企業商業智能（BI）和數據倉庫有共同的特點：高成本、高難度、高風險。
以前的商業智能和數據倉庫的舉措是失敗的，因為他們需要花費數月甚至是數年的時間才能讓股東得到可以量化的收益。然而事實並非如此，實際上你可以在當天就獲得真實的意圖，至少是在數周內。
為什麼使用大數據？
數據在呈爆炸式的速度增長。其中一個顯著的例子來自於我們的客戶，他們大多使用谷歌分析。當他們分析一個長時間段數據或者使用高級細分時，谷歌分析的數據開始進行抽樣，這會使得數據的真正價值被隱藏。
現在我們的工具Clickstreamr可以收集點擊級的巨量的數據，因此你可以追蹤用戶在他們訪問路徑（或者訪問流）中的每一個點擊行為。另外，如果你加入一些其他的數據源，他就真正的變成了大數據。
更完整的解析
大數據大數據並不僅僅是大量的數據。他的真正意義在於根據相關的數據背景，來完成一個更加完整的報告。舉個例子，如果你把你的CRM數據加入到你網站的數據分析當中，你可能就會找到你早就知道的高價值用戶群。她們是女性，住在西海岸，年齡30至45，花費了大量的時間在Pinterest和Facebook。
現在你已經被這些知識武裝起來了，那就是如何有效的設定和獲取更多高價值的用戶。
類似Tableau和谷歌這樣的公司給用戶帶來了更加強大的數據分析工具（比如：大數據分析）。Tableau提供了一個可視化分析軟體的解決方案，每年的價格是2000美金。谷歌提供了BigQuery工具，他可以允許你在數分鍾內分析你的數據，並且可以滿足任何的預算要求。
大數據是什麼？
由於大數據往往是一個混合結構、半結構化和非結構化的數據，因此大數據變得難以關聯、處理和管理，特別是和傳統的關系型資料庫。當談到大數據的時候，高德納公司（Gartner Group，成立於1979年，它是第一家信息技術研究和分析的公司）的分析師把它分成個3個V加以區分：
量級（Volume）：大量的數據
速率（Velocity）：高速的數據產出
多樣性（Variety）：多種類型和來源的數據。
正如我們所說，大部分的企業每一天在不同的領域都在產出大量的數據。這里給出一組樣本數據的來源及類型，他們都是企業在做大數據分析時潛在的收集和聚合數據的方式：
網站分析
移動分析
設備/感測器數據
用戶數據（CRM）
統一的企業數據（ERP）
社交數據
會計系統
銷售點系統
銷售體系
消費者數據（例如益佰利的數據、鄧氏商聯的數據或者普查數據）
公司內部電子表格
公司內部資料庫
位置數據（空間位置、GPS定位的位置）
天氣數據
但是針對無限的數據來源，不要去做太多事情。把焦點放在相關的數據上，並且從小的數據開始。通常以2-3種數據源開始是一個好的建議，比如網站數據、消費者數據和CRM，這些會讓你得到一些有價值的見解。在你最初進入大數據分析之後，你可以開始添加數據源來促進你的分析，並且公布更多的分析結果。
想要獲得更多關於大數據細節的知識，可以去查閱 *** 的大數據詞條。
大數據的好處
大數據提供了一種識別和利用高價值機會的前瞻性方法。如果你想，那麼大數據可以提供如......
什麼是「大數據」的真正含義
大講台大數據 在線培訓為你解答：大數據（bigdata），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** ，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。從技術上看，大數據與雲計算的關系就像一枚硬幣的正反面一樣密不可分。大數據必然無法用單台的計算機進行處理，必須採用分布式架構。它的特色在於對海量數據進行分布式數據挖掘。但它必須依託雲計算的分布式處理、分布式資料庫和雲存儲、虛擬化技術。大數據需要特殊的技術，以有效地處理大量的容忍經過時間內的數據。適用於大數據的技術，包括大規模並行處理（MPP）資料庫、數據挖掘、分布式文件系統、分布式資料庫、雲計算平台、互聯網和可擴展的存儲系統。
最小的基本單位是bit，按順序給出所有單位：bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。
大數據給人們帶來的好處
對一般用戶來說意義不大，對於葯店、葯廠有必要了解用戶的需求，但是如果真的利用起來能給用戶帶來選葯的便利還是很有用的。比如當你生病不知道選哪種葯好的時候，根據循證醫學原理能幫你找到合適的葯這樣也算是帶來了好處。
工業大數據對中國有什麼意義
工業大數據可以推動大數據在工業研發設計、生產製造、經營管理、市場營銷、售後服務等產品全生命周期、產業鏈全流程各環節的應用，分析感知用戶需求，提升產品附加價值，打造智能工廠，推動製造模式變革和工業轉型升級。
國家下一步將利用大數據推動信息化和工業化深度融合，研究推動大數據在研發設計、生產製造、經營管理、市場營銷、售後服務等產業鏈各環節的應用，研發面向不同行業、不同環節的大數據分析應用平台，選擇典型企業、重點行業、重點地區開展工業企業大數據應用項目試點，積極推動製造業網路化和智能化。在應用項目試點過程中，需要開展應用示範安全可靠性方面的測評，利用大數據測試技術、工業電子系統測試技術和工業雲測試技術，保障工業企業大數據應用項目試點的穩步推進，中國軟體評測中心在相關方面有較深厚的技術積累和案例積累，可以為我國工業大數據發展保駕護航。
大數據的特點主要有什麼？
大數據（big data），是指在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據 *** 。
大數據的特點：
1、容量（Volume）：數據的大小決定所考慮的數據的價值的和潛在的信息；
2、種類（Variety）：數據類型的多樣性；
3、速度（Velocity）：指獲得數據的速度；
4、可變性（Variability）：妨礙了處理和有效地管理數據的過程。
5、真實性（Veracity）：數據的質量
6、復雜性（plexity）：數據量巨大，來源多渠道
大數據的意義：
現在的社會是一個高速發展的社會，科技發達，信息流通，人們之間的交流越來越密切，生活也越來越方便，大數據就是這個高科技時代的產物。
有人把數據比喻為蘊藏能量的煤礦。煤炭按照性質有焦煤、無煙煤、肥煤、貧煤等分類，而露天煤礦、深山煤礦的挖掘成本又不一樣。與此類似，大數據並不在「大」，而在於「有用」。價值含量、挖掘成本比數量更為重要。對於很多行業而言，如何利用這些大規模數據是成為贏得競爭的關鍵。
大數據的缺陷：
不過，「大數據」在經濟發展中的巨大意義並不代表其能取代一切對於社會問題的理性思考，科學發展的邏輯不能被湮沒在海量數據中。著名經濟學家路德維希·馮·米塞斯曾提醒過：「就今日言，有很多人忙碌於資料之無益累積，以致對問題之說明與解決，喪失了其對特殊的經濟意義的了解。」 這確實是需要警惕的。
6. 大數據的預測作用診斷作用有哪些
有作用，但是不能過於誇大大數據帶來的影響。如果這樣？人類存在的意義，有經驗的人生存的空間在哪裡呢？
但是不可否認，更多大數據的應用，的確幫助我們：
1.更好地透過本質發現問題。至少算大的東西，可以更能高度歸納，給出結論性的結論。
2.更能高效的處理復雜工作，且都未來工作更有前瞻性。
3.新品上市時候，通過大數據分析可以幫助運營的小夥伴更好了解用戶反饋。前期測試數據，去反過來預測用戶行為。
很多人都擁有很強的商業分析能力，而這個很強的商業分析能力之所以強大是因為他們擁有足夠強大的數據分析能力，學會分析數據不僅有助於增強商業領域的分析能力，也將有助於其它領域的分析能力。那數據分析到底擁有哪些作用呢?
一、可以提高工作效率
當在工作中碰到幾千個甚至幾萬個數據的時候，不僅需要耗費大量的時間以及精力對其進行分類歸納，還需要分類歸納的數據中找出數據與數據之間的內在關系，是變數與變數之間的關系，還是變數與定量之間的關系，這個關系的尋找就需在藉助數據分析的作用。有了數據分析，可以將數據之間的關系可以其它方式表現出來，比如通過圖表的變化關系來闡述數據之間的關系;通過數據分析工具來找到數據之間的內在規律。這樣就可以大大節省工作的時間，從而提高工作的效率。
二、可以使分析工作進行的更有條理
龐大的資料庫一般是雜亂無章的，從表面上也看不出數據之間到底有何聯系，人們在工作過程中也很難一下子記住那麼多的數據，因為這種種困難將會大大阻礙工作進程，同時也會造成工作處理進程上的混亂。而通過數據分析讓數據變得可視化，更利於工作人員記住，更益於工作人員進行分類，這樣就會使各項工作進行得更加清晰有條理。
三、可以使分析的結果更加准確
當數據量非常龐大時，單用眼睛看，用腦袋記就會很容易出現混亂，計算的結果也會容易出錯，有可能還會造成大量錯誤，有了數據分析後無論是條理上還是在層次上都會更加明了清晰，可以有效地確保分析結果的准確無誤。
現今各行各業一般都自帶數據分析工具或者軟體，正是因為它的作用在各項工作中必不可缺，故而人們只能藉助數據分析的力量讓自己的工作開展得更順利，更快地完成相應的工作。這也許就是數據分析在現實生活中的獨特魅力吧？
7. 怎樣提升自己的大數據測試經驗
大數據測試三個步驟：
步驟一：數據階段驗證
大數據測試的第一步，也稱作pre-hadoop階段該過程包括如下驗證：
1)來自各方面的數據資源應該被驗證，來確保正確的數據被載入進系統。
2)將源數據與推送到Hadoop系統中的數據進行比較，以確保它們匹配。
3)驗證正確的數據被提取並被載入到HDFS正確的位置。
該階段可以使用工具Talend或Datameer，進行數據階段驗證。
步驟二："MapRece"驗證
大數據測試的第二步是MapRece的驗證。在這個階段，測試者在每個節點上進行業務邏輯驗證，然後在運行多個節點後驗證它們，確保如下操作的正確性：
1)Map與Rece進程正常工作。
2)在數據上實施數據聚合或隔離規則。
3)生成鍵值對。
4)在執行Map和Rece進程後驗證數據。
步驟三：輸出階段驗證
大數據測試的最後或第三階段是輸出驗證過程。生成輸出數據文件，同時把文件移到一個EDW(Enterprise Data Warehouse:企業數據倉庫)中或著把文件移動到任何其他基於需求的系統中。在第三階段的活動包括：
1)檢查轉換(Transformation)規則被正確應用。
2)檢查數據完整性和成功的數據載入到目標系統中。
3)通過將目標數據與HDFS文件系統數據進行比較來檢查沒有數據損壞。
8. 大數據有哪些重要的作用
主要由以下三點作用：
第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。
第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。
第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。
9. 什麼是大數據測試
測試大數據應用程序更多的是驗證其數據處理，而不是測試軟體產品的個別功能版。當涉及到大權數據測試時，性能和功能測試是關鍵。在大數據測試中，QA工程師使用集群和其他組件來驗證對TB級數據的成功處理。因為處理非常快，所以它需要高水平的測試技能。
大數據應用程序的測試更多的是去驗證其數據處理而不是驗證其單一的功能特色。當然在大數據測試時，功能測試和性能測試是同樣很關鍵的。對於大數據測試工程師而言，如何高效正確的驗證經過大數據工具/框架成功處理過的至少百萬兆位元組的數據將會是一個巨大的挑戰。因為大數據高效的處理測試速度，它要求測軟體工程師具備高水平的測試技術才能應對大數據測試。