1. 大數據分析的目的及意義
大數據分析的結果可以給企業帶來決策影響，也同時關繫到企業的利益體現，大數據分析正在為企業帶來了新的變化，主要是幫助企業分析客戶數據，進一步掌握了解客戶數據，以便做出有針對性的決策。那麼，大數據分析的目的及意義有哪些呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!
2. 大數據分析的作用和影響
1、大數據分析對互聯網的作用。
隨著移動互聯網技術的發展,利用手機終端接收新聞、聽音樂、看電視是眾多消費者的第一選擇.營銷者想要在激烈的市場競爭中占據一席之地,就需要對海量用戶數據進行挖掘分析,發現用戶的個性喜好,從而對用戶的消費行為進行准確把握。
2、大數據分析對電商的作用。
對於電子商務行業來說，數據分析職位在企業內部是非常重要，營銷管理、客戶管理等環節都需要應用到數據分析的結果，利用數據分來來發現企業內部的不足，營銷手段的不足、客戶體驗的不足等等，利用數據挖掘來了解客戶的內在需求。
3、大數據分析對金融的作用。
數據技術對金融行業的影響巨大，金融業對信息系統的實際應用前景還是非常大的，金融業對信息系統的實用性要求很高，且積累了大量的客戶交易數據。目前金融業主要信息需求是客戶行為分析、防堵詐騙、金融分析等。
4、大數據分析對其他行業的作用。
大數據分析可以進行人流、車流量等統計，使旅遊行業得企業公司可以更好地了解用戶的的想法和需求;數據分析可以幫助電信行業進行增值業務推薦和新套餐科學定價分析;數據分析可以幫助房地產行業做出投資決策建議等等。
3. 大數據從何而來 為什麼要分析大數據
大數據從具體的小數據發展和分類而來。
比如音樂大數據，是由具體的歌曲、歌名回、音樂分類所組成一答個大的曲庫，無數的曲庫就組成一個音樂大數據。電子圖書大數據也是如此發展而來。
各種分類的大數據，還可以組合成「雲數據」，雲數據就是超級的大數據。比如，音樂類、圖書類、影視類、報紙報刊類、廣告類等等的媒體大數據，也可以組成一個超級雲資料庫。
分析大數據是為了查找、搜索、分析、整理、管理、應用某一類別的具體數據信息，獲取並重新使用或應用它。像股票大數據，分析它是為了知道現在和一定期限內，其漲落趨勢。氣象大數據也是如此。
媒體類大數據的分析，是為了收集、整理人們喜歡、喜愛的歌曲或圖書或影視題材，以更簡便的方式提供給市場或人們的需要。
4. 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。
5. 為什麼要學習數據分析
大數據」一詞的火熱程度已經毋庸置疑，在互聯網高速發達的今天，基本上各行各業都會運用到大數據。無論是大數據的從業者還是普通的群眾都有一個共同的感觸：大數據很有用！為什麼越來越多的人想學習大數據分析，進入到大數據行業，千鋒武漢小編用13個案例告訴你！
例子1：在09年流感爆發的時候，google通過對人們輸入詞條的分析，挖掘出了有效及時的指示標，比通過層層收集的官方數據驚人很多。
例子2：Farecast通過對於機票數據的趨勢變化情況，提供票價預測的服務，目前公布准確度高達75%，現在被微軟收購，整合在了bing的搜索中。
例子3：Xoom是從事跨境匯款業務的公司，處理過的一個案例是，單獨看一筆交易是合法的，但是重新檢查了所有的數據之後，發現犯罪集團正在進行詐騙。
例子4：hadoop分析VISA的數據，將原來需要一個月的時間縮短為13分鍾。
例子5：亞馬遜三分之一的銷售額來自個性化推薦系統。
例子6：美國折扣零售商能夠通過用戶購買商品的歷史，判斷出是否懷孕。
例子7：UPS有6W輛車，通過對車倆損害的數據挖掘，能夠及時的預測那些車輛需要維修，達到預警的目的。
例子8：日本通過研究駕駛員的坐姿數據，用來作為汽車防盜系統中。
例子9：UPS通過對於位置數據的分析，獲取最佳行車路徑。
例子10：IBM開發了一套復雜的預測模型，完成了電動汽車動力與電力供應系統的預測。
例子11：微軟和谷歌以及網路等搜索引擎的拼寫檢查以及糾錯提示，有效的利用的數據廢氣。
例子12：巴諾通過分析人們在閱讀的時候的行為，得出人們往往會放棄長篇幅的非小說類書籍。
例子13：The-numbers通過對於歷史電影相關的數據的相關關系，來預測電影票房。
從上面13個應用實例中，不難發現大數據分析早已和我們的生活息息相關，大數據產業已進入發展的「快車道」，急需大量優秀的大數據人才做後盾。
6. 大數據分析有什麼作用
1、多維度分析
因為企業的產品或者業務在現有的環境下受到的印象因素很多，產品好不好，能不能滿足用戶的需求，市場需求大不大，競爭對手的行為以及用戶體驗度好不好等都是可以作為大數據分析的切入點，因此需要多維度的對數據進行整理和分析，才能最終找到提高產品性能或者改進業務能力的方法。
2、注意每一種大數據分析工具的適用性
一個大數據分析的過程中，並不是說只要採用一種大數據分析的工具就可以了，因為數據量的不一樣，想要得到的數據結果也不一樣，不一樣的要求對於數據分析的要求不一致，因此適用的大數據分析工具也要是不一樣的，如果數據樣本的數據多，或者數據樣本的質量不高，以及沒有應用匹配的大數據分析工具都會影響到最終的數據分析的正確性。
3、正確的整合數據
在收集數據進行預處理放入資料庫進行分析這個過程中，要選擇好分析的方法，以及按照要求整理整合的數據存放至資料庫，並且要求數據之間進行轉化，因為數據的格式不一樣，我們通常需要將數據進行整合，有的時候可能是幾個變數整合為一個，有的時候是一個變數整合為另幾個變數，整合好數據才能減少分析結果的誤差。
4、數據結果可視化
通過前面的整理和分析，形成了相應可以體現預測趨勢的結果，將數據結果可視化，才能提高企業信息的透明度，提高企業效率，幫助企業的業務處理更加的方便快捷。
關於大數據分析有什麼作用，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。
7. 為什麼大數據分析對於企業來說很重要
大數據的概念已經存在多年了。現在，大多數企業都知道，如果他們捕獲流入其業務的所有數據，則可以應用分析並從中獲得可觀的價值。但是即使在1950年代，也就是幾十年前沒有人說出「大數據」一詞的時候，企業仍在使用基本分析（本質上是電子表格中的數字進行人工檢查）來發現洞察力和趨勢。
但是，大數據分析帶來的新好處是速度和效率。幾年前，一家企業可以收集信息，運行分析和挖掘出可用於將來決策的信息，而如今，企業可依據可視化數據立即做出決策，更快地反應以保持敏捷的能力為企業提供了前所未有的競爭優勢。
為什麼大數據分析很重要？
大數據分析可幫助企業利用其數據來抓住新的機會。優秀的數據分析，將帶來更明智的業務流動，更有效的運營，更高的利潤和更精準的客戶。那麼，大數據分析到底有哪些價值呢，讓我們一起來看一下：
1.降低成本。諸如Hadoop和基於雲的分析之類的大數據技術在存儲大量數據方面帶來了顯著的成本優勢-此外，它們還可以確定更有效的開展業務的方式。
2.更快，更好的決策制定。藉助Hadoop和內存分析的速度，再加上分析新數據源的能力，企業能夠立即分析信息，並根據所學知識做出決策。
3.新產品和服務。通過分析來衡量客戶需求和滿意度的能力，可以為客戶提供他們想要的東西。Davenport指出，藉助大數據分析，越來越多的公司正在開發新產品來滿足客戶的需求。
工作原理和關鍵技術
大數據分析需多種類型的技術可以協同工作，以幫助您從信息中獲得最大價值。以下為關鍵技術及相關原理：
機器學習 。機器學習是訓練機器學習方法的AI的特定子集，它可以快速，自動地生成可以分析更大，更復雜的數據並提供更快，更准確的結果的模型，甚至是非常大規模的模型。通過建立精確的模型，企業可以更好地識別可獲利的機會-或避免未知的風險。
數據管理 。在對數據進行可靠分析之前，需要對其進行高質量管理。隨著數據不斷流入和流出企業，建立可重復的過程以建立和維護數據質量標准非常重要。一旦數據可靠，企業應建立一個主數據管理程序，以使整個企業都在同一頁面上。
數據挖掘 。數據挖掘技術可幫助您檢查大量數據以發現數據中的模式-該信息可用於進一步分析，以幫助回答復雜的業務問題。藉助數據挖掘軟體，您可以篩選出數據中所有混亂和重復的噪音，查明相關的內容，使用該信息評估可能的結果，然後加快做出明智決定的步伐。
Hadoop 。這個開源軟體框架可以存儲大量數據，並在商用硬體群集上運行應用程序。由於數據量和種類的不斷增加，它已成為開展業務的關鍵技術，並且其分布式計算模型可以快速處理大數據。另一個好處是Hadoop的開源框架是免費的，並使用商品硬體存儲大量數據。
內存分析 。通過分析系統內存（而不是硬碟驅動器）中的數據，您可以從數據中獲得即時見解並快速採取行動。該技術能夠消除數據准備和分析處理等待時間，以測試新場景並創建模型；這不僅是企業保持敏捷性並做出更好的業務決策的簡便方法，還使他們能夠運行迭代和互動式分析方案。
預測分析 。預測分析技術使用數據，統計演算法和機器學習技術根據歷史數據確定未來結果的可能性。就是要對未來會發生的事情提供最佳的評估，因此企業可以更加自信地認為自己正在做出最佳的業務決策。預測分析的一些最常見應用包括欺詐檢測，風險，運營和營銷。
文本挖掘 。 藉助文本挖掘技術，您可以分析來自Web，注釋欄位，書籍和其他基於文本的來源中的文本數據，以發現以前從未發現的見解。文本挖掘使用機器學習或自然語言處理技術來梳理文檔，以幫助您分析大量信息並發現新的主題和術語關系。
8. 大數據分析有什麼用
多維度分析。
大數據分析的作用：1、多維度分析。
2、注意每一種大喚仔數據分析工具的適用性
3、正確的整合數據。
4、數據仿寬結果可視化。
大數據分析主要是對大數據進行徹底評估並從中提取有和大汪用信息的過程。
9. 大數據分析的必要性
大數據的意義
在處於一個大數據時代，大數據無疑是近期最時髦的詞彙了。不管是雲計算、社交
網路，還是物聯網、移動互聯網和智慧城市，都要與大數據扯上關系。大數據已經成
為有特別含義的專用詞彙，不在單指數據體量大。
隨著雲計算、移動互聯網和物聯網等新一代信息技術的創新和應用普及，
21
世紀
人類將飛速進入大數據時代。大數據開啟了一次重大的時代轉型大數據正在改變我們
的生活，工作甚至是我們的思維；越來越多的行業對大數據應用持比較樂觀的態度，
越來越多的用戶在初步嘗試或者在考慮怎麼樣使用類似大數據解決方案，來提升自己
的業務水平，這僅僅是一個開始，大數據對於我們的生活，以及與世界交流方式都提
出了挑戰，隨著數據化的逐步推進，大數據將成為成本領先，差異化，集中化三大傳
統企業競爭戰略之後，企業可以選擇的第四種戰略；最驚人的是，社會需要放棄他對
因果關系的渴求，而只關注相關關系，就是只知其然，不用知其所以然，這就推翻了
自古以來的慣例，使我們做決定和理解現實的最基本方式也將受到挑戰，改變了我們
決策的分析過程，對傳統決策產生了極其重大的影響。
大數據對企業的影響和意義到底體現在：
1
，幫助企業了解客戶。
2
，幫助企業
鎖定資源。
3
，幫助企業規劃生產。
4
，幫助企業開展服務。
大數據平台的出現將引發數據中心的大規模分化，基礎設施專家必須應對層出不窮
的新挑戰。例如，數據中心需要管理大規模的大數據平台，即基礎設施中新增的數百
個或數千個集群伺服器。他們還要管理不同節點的服務配置與協調，並實現大數據管
理套件與傳統管理套件的集成。
簡單的說，大數據就是將海量碎片化的信息數據能夠及時地進行篩選、分析，並
最終歸納、整理出企業需要的資訊。禧經信息企業管理者通過大數據的分析，能夠快
速地發現消費者的需求變化和市場發展趨勢，從而幫助企業及時做出正確的決策，從
而使企業在市場上擁有更強的競爭力和不斷創新的能力。對於擁有巨大價值和能量的
大數據，企業如何面對信息時代的沖擊和進行管理轉型成為必須做出的選擇。
大數據的優勢：可以為企業帶來顯著且明確的收益，但大數據也將同時增加數據
中心面臨的挑戰。
IT
基礎設施團隊必須妥善處理大數據的三個特性，即數量（數據量
持續激增）、類型（數據類型不斷豐富）和速率（數據流轉速率需要大幅提升）。
10. 大數據分析的目的是什麼
大數據意為需要襲帶槐新處理模行和式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資拍友產。