大數據分析原則

⑴ 大數據分析基本要求

大數據分析基本要求：大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
1、大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統計學家所公認的各種統計方法(可以稱之為真理)才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
2、大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
3、大數據分析廣泛應用於網路數據挖掘，可從用戶的搜索關鍵詞、標簽關鍵詞、或其他輸入語義，分析，判斷用戶需求，從而實現更好的用戶體驗和廣告匹配。
4、大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。

⑵ 大數據控制的原則有哪些

主要有兩個原則：
原則一：確保數據有最大的可獲取性。
原則二：確保數據有最大的可理解性。

⑶ 大數據可視化需要遵循哪幾個原則

1.理解數據源

確保了解你工作的數據。這是理解數據至關重要的第一步。你需要對宏觀的全局有所理解：為什麼收集這些數據?公司對於這些數據賦予什麼樣的價值?用戶是誰?如何能讓數據作用最大化?深入理解這些問題，能為創造出既有意義又人性化的可視化信息，打下重要的基礎。

2.明確你要講的故事

好的數據可視化不僅僅是一張美麗的圖片，它還能講述一個任何人都能明白的故事。因此，至關重要的是，你首先需明確你想講的故事，然後將數據作為一種潤色故事的方式。

例如，我們最近幫助瑞典某移動運營商重新設計了之前經常讓用戶混淆的月度手機賬單，使其以用戶為中心便於用戶使用。該公司希望設計出更為有效易用的話單，而不是繼續呈現給用戶難懂的一串號碼。

3.簡單法則

數據可視化是用來告知用戶，而非讓用戶接收不需要的過載信息。作用一名設計者，你的角色就是專注簡單，將復雜或者零散的信息變得切實可行，易於理解，極具意義和更人性化的信息。記住，越簡單，用戶才能越明白。

4.巧用餅圖

試試在可視化中鍵入當前行為與你的理解。會讓你的設計被廣泛的用戶群體接受。餅圖被人們廣泛使用的原因在於：人們理解它表達的含義。這是一種天生優雅的可視化設計，因它有更大的影響力，且能使人們一看即懂。

5.一種設計驅動的方法

好的數據可視化不僅僅是設計上的傑作，也是幫助人們去解讀之前無法觸及的內容的一種極具價值的工具，並使這些內容賦有意義和指導性。

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⑷ 四大原則 把握「大數據」機遇

四大原則 把握「大數據」機遇
歲末年初，盡管各種各樣的關鍵詞不斷出現在國內國外有關商業、技術趨勢預測的文章中， 「大數據」卻無一例外地受到關注。企業已經在努力學習通過利用大規模採集及分析數據來制定戰略，這有力地體現出大數據的巨大潛力。大數據的採集及分析正在迅速成為企業獲取差異化競爭優勢的新爭奪領域。Amazon.com、谷歌和Netflix等公司在這方面表現搶眼，其他公司則緊追不舍。事實上，近幾個月來，制葯、零售、電信、保險等各行業都在大數據戰略上銳意進取。它們的大手筆表明業界正在針對大數據制定全新戰略，對CEO等高管們而言，面臨著阻撓大數據舉措的挑戰。根據相關經驗，我們總結出四大原則，希望對企業高管捕捉大數據發展潛力有所幫助。
1. 測算的機會和挑戰
企業高管如果能夠意識到應對行業盈利挑戰的迫切性時，往往就能促成其大數據戰略。以AstraZeneca公司為例，企業高管看到了現實數據的威力，比如醫葯費包銷的數據，讓制葯公司的客戶能夠評估葯品的有效程度 (參閱副文「AstraZeneca的「大數據」合作)。
在我們研究過的一個零售商案例中，大數據是奪取市場份額的艱難一役。該公司戰略一向側重於應對競爭對手的重大挑戰，但一種來自網路的競爭威脅正在侵蝕公司的收入及利潤。這種威脅的核心來自於競爭對手有能力收集和分析消費心理，且能夠為數百萬客戶提供建議，而這種能力讓該零售商的銷售能力大打折扣。與此同時，該競爭對手正在形成一種平台，供應商可在這個平台上利用行業匯總的公開價格數據銷售多餘庫存，以此幫助供應商確定折扣幅度。為此，該零售商董事會希望知道是否也可以利用自身的信息資源應對這些挑戰。
數據帶來的挑戰及機會可能會更加微妙。例如，歐洲某電信商採用創新產品綁定的手段提高了市場份額後，大數據分析就被視作公司振興的里程碑。該公司高管相信，如果能精確找到通過銷售帶動效益的點，並通過研究消費者行為發現哪些因素決定了其品牌或產品取捨，就可以形成公司新的優勢。這就需要有能力解讀兩種大規模且不斷增長的信息：網路搜尋數據和實時信息，即消費者在社交工具和其他網路渠道上分享的關於該公司產品和服務的評價。
2. 確定大數據源頭及差距
制定大數據戰略，當然需要研究企業究竟需要哪些類型的信息及需要哪些能力。在現階段，企業高管應徹底評估所有相關的內外部數據。審計人員還應考慮分析型人才的可獲得性以及可能有助於填補不足的潛在合作關系。這類審計不僅能真實認識企業能力和需求，而且會激發靈感—例如，某高管發現了隱藏在某些業務部門的「數據寶石」，或認識到通過正確合作創造價值的重要意義。
零售商的審計側重於公司內部數據，它們往往還有未被完全開發的利用價值。這類數據包括產品返回率、許可證及客戶投訴，是涵蓋客戶消費習慣及偏好的寶貴信息。該審計還發現了一處阻礙因素：沒有與客戶身份認證數據相結合的數據，或是標准化後足以供公司內外部共享的數據。因此，該類信息很少被用於營銷分析，也不可能支持銷售代表與客戶互動，或是供應鏈高管服務於供應商。所幸的是，審計發現有一個團隊可以幫助解決這些問題：內部數據分析員，該團隊的獨立工作尚未得到充分利用。
就歐洲電信商而言，問題集中在如何利用消費者對公司及其產品的網上討論信息，包括數百萬相關微博發帖、社交媒體互動、搜索關鍵詞、品牌直接比較，以及張貼在網站上的客戶反饋。該電信公司的CEO認識到這一工作的重要性，並發現公司缺乏數量經濟學及分析技術，於是聘任了具備相關資質的外部分析師領導組建了一個「集思廣益」團隊。
3. 就戰略選擇達成共識
一旦發現了可資利用的機會及資源，很多企業就會立即進入實施規劃階段，但這是錯誤的。數據戰略與企業整體戰略密不可分，在確定所需資源投入時需要精心規劃才能取得預期效果。這需要一線人員能夠使用高級數據分析工具，或者需要收集數據和招聘分析人才，以獲得先發優勢。

⑸ 如何進行大數據分析及處理

探碼科技大數據分析及處理過程

聚雲化雨的處理方式

• 聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；

• 化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；

• 開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。

⑹ 大數據分析有哪些注意事項

1、不注重數據的精確

也有的一些相關的大數據文章說明不需要太在乎數據的精確度，或者說不準確最後形成報告可以改的心理，大數據分析基本要求就是嚴謹以及精確。

2、不能粗略計算

現階段進行大數據分析都是依託於相應的大數據分析工具，可以進行專業的數據分析，不能進行粗略的計算，也不會得到想要的結果。

3、數據越多越好

不是數據多就是好的，如果數據不是分析維度裡面需要的數據，反而會加大分析的難度和准確度。

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