大數據分析規則模塊

⑴ 大數據分析中，有哪些常見的大數據分析模型

很多朋友還沒有接觸過大數據分析方案，認為其僅僅算是個願景而非現實——畢竟能夠證明其可行性與實際效果的案例確實相對有限。但可以肯定的是，實時數據流中包含著大量重要價值，足以幫助企業及人員在未來的工作中達成更為理想的結果。那麼，那些領域需要實時的數據分析呢？

1、醫療衛生與生命科學

2、保險業

3、電信運營商

4、能源行業

5、電子商務

6、運輸行業

7、投機市場

8、執法領域

9、技術領域

常見數據分析模型有哪些呢？

1、行為事件分析：行為事件分析法具有強大的篩選、分組和聚合能力，邏輯清晰且使用簡單，已被廣泛應用。

2、漏斗分析模型：漏斗分析是一套流程分析，它能夠科學反映用戶行為狀態以及從起點到終點各階段用戶轉化率情況的重要分析模型。

3、留存分析模型留存分析是一種用來分析用戶參與情況/活躍程度的分析模型，考察進行初始化行為的用戶中，有多少人會進行後續行為。這是用來衡量產品對用戶價值高低的重要方法。

4、分布分析模型分布分析是用戶在特定指標下的頻次、總額等的歸類展現。

5、點擊分析模型即應用一種特殊亮度的顏色形式，顯示頁面或頁面組區域中不同元素點點擊密度的圖標。

6、用戶行為路徑分析模型用戶路徑分析，顧名思義，用戶在APP或網站中的訪問行為路徑。為了衡量網站優化的效果或營銷推廣的效果，以及了解用戶行為偏好，時常要對訪問路徑的轉換數據進行分析。

7、用戶分群分析模型用戶分群即用戶信息標簽化，通過用戶的歷史行為路徑、行為特徵、偏好等屬性，將具有相同屬性的用戶劃分為一個群體，並進行後續分析。

8、屬性分析模型根據用戶自身屬性對用戶進行分類與統計分析，比如查看用戶數量在注冊時間上的變化趨勢、省份等分布情況。

模型再多，選擇一種適合自己的就行，如何利益最大化才是我們追求的目標

⑵ 大數據分析方法解讀以及相關工具介紹

大數據分析方法解讀以及相關工具介紹
要知道，大數據已不再是數據大，最重要的現實就是對大數據進行分析，只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。
越來越多的應用涉及到大數據，這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以，大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。基於此，大數據分析方法理論有哪些呢？
大數據分析的五個基本方面
（預測性分析能力）
數據挖掘可以讓分析員更好的理解數據，而預測性分析可以讓分析員根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
（數據質量和數據管理）
數據質量和數據管理是一些管理方面的最佳實踐。通過標准化的流程和工具對數據進行處理可以保證一個預先定義好的高質量的分析結果。
AnalyticVisualizations（可視化分析）
不管是對數據分析專家還是普通用戶，數據可視化是數據分析工具最基本的要求。可視化可以直觀的展示數據，讓數據自己說話，讓觀眾聽到結果。
SemanticEngines（語義引擎）
我們知道由於非結構化數據的多樣性帶來了數據分析的新的挑戰，我們需要一系列的工具去解析，提取，分析數據。語義引擎需要被設計成能夠從「文檔」中智能提取信息。
DataMiningAlgorithms（數據挖掘演算法）
可視化是給人看的，數據挖掘就是給機器看的。集群、分割、孤立點分析還有其他的演算法讓我們深入數據內部，挖掘價值。這些演算法不僅要處理大數據的量，也要處理大數據的速度。
假如大數據真的是下一個重要的技術革新的話，我們最好把精力關注在大數據能給我們帶來的好處，而不僅僅是挑戰。
大數據處理
大數據處理數據時代理念的三大轉變：要全體不要抽樣，要效率不要絕對精確，要相關不要因果。具體的大數據處理方法其實有很多，但是根據長時間的實踐，筆者總結了一個基本的大數據處理流程，並且這個流程應該能夠對大家理順大數據的處理有所幫助。整個處理流程可以概括為四步，分別是採集、導入和預處理、統計和分析，以及挖掘。
採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的K-Means、用於統計學習的SVM和用於分類的Naive Bayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，還有，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
大數據分析工具詳解 IBM惠普微軟工具在列
去年，IBM宣布以17億美元收購數據分析公司Netezza；EMC繼收購數據倉庫軟體廠商Greenplum後再次收購集群NAS廠商Isilon；Teradata收購了Aster Data 公司；隨後，惠普收購實時分析平台Vertica等，這些收購事件指向的是同一個目標市場——大數據。是的，大數據時代已經來臨，大家都在摩拳擦掌，搶占市場先機。
而在這裡面，最耀眼的明星是hadoop，Hadoop已被公認為是新一代的大數據處理平台，EMC、IBM、Informatica、Microsoft以及Oracle都紛紛投入了Hadoop的懷抱。對於大數據來說，最重要的還是對於數據的分析，從裡面尋找有價值的數據幫助企業作出更好的商業決策。下面，我們就來看以下八大關於大數據分析的工具。
EMC Greenplum統一分析平台(UAP)
Greenplum在2010年被EMC收購了其EMC Greenplum統一分析平台（UAP）是一款單一軟體平台，數據團隊和分析團隊可以在該平台上無縫地共享信息、協作分析，沒必要在不同的孤島上工作，或者在不同的孤島之間轉移數據。正因為如此，UAP包括ECM Greenplum關系資料庫、EMC Greenplum HD Hadoop發行版和EMC Greenplum Chorus。
EMC為大數據開發的硬體是模塊化的EMC數據計算設備（DCA），它能夠在一個設備裡面運行並擴展Greenplum關系資料庫和Greenplum HD節點。DCA提供了一個共享的指揮中心（Command Center）界面，讓管理員可以監控、管理和配置Greenplum資料庫和Hadoop系統性能及容量。隨著Hadoop平台日趨成熟，預計分析功能會急劇增加。
IBM打組合拳提供BigInsights和BigCloud
幾年前，IBM開始在其實驗室嘗試使用Hadoop，但是它在去年將相關產品和服務納入到商業版IBM在去年5月推出了InfoSphere BigI雲版本的 InfoSphere BigInsights使組織內的任何用戶都可以做大數據分析。雲上的BigInsights軟體可以分析資料庫里的結構化數據和非結構化數據，使決策者能夠迅速將洞察轉化為行動。
IBM隨後又在10月通過其智慧雲企業（SmartCloud Enterprise）基礎架構，將BigInsights和BigSheets作為一項服務來提供。這項服務分基礎版和企業版；一大賣點就是客戶不必購買支持性硬體，也不需要IT專門知識，就可以學習和試用大數據處理和分析功能。據IBM聲稱，客戶用不了30分鍾就能搭建起Hadoop集群，並將數據轉移到集群裡面，數據處理費用是每個集群每小時60美分起價。

Informatica 9.1：將大數據的挑戰轉化為大機遇
Informatica公司在去年10月則更深入一步，當時它推出了HParser，這是一種針對Hadoop而優化的數據轉換環境。據Informatica聲稱，軟體支持靈活高效地處理Hadoop裡面的任何文件格式，為Hadoop開發人員提供了即開即用的解析功能，以便處理復雜而多樣的數據源，包括日誌、文檔、二進制數據或層次式數據，以及眾多行業標准格式（如銀行業的NACHA、支付業的SWIFT、金融數據業的FIX和保險業的ACORD）。正如資料庫內處理技術加快了各種分析方法，Informatica同樣將解析代碼添加到Hadoop裡面，以便充分利用所有這些處理功能，不久會添加其他的數據處理代碼。
Informatica HParser是Informatica B2B Data Exchange家族產品及Informatica平台的最新補充，旨在滿足從海量無結構數據中提取商業價值的日益增長的需求。去年， Informatica成功地推出了創新的Informatica 9.1 for Big Data，是全球第一個專門為大數據而構建的統一數據集成平台。

甲骨文大數據機——Oracle Big Data Appliance
甲骨文的Big Data Appliance集成系統包括Cloudera的Hadoop系統管理軟體和支持服務Apache Hadoop 和Cloudera Manager。甲骨文視Big Data Appliance為包括Exadata、Exalogic和 Exalytics In-Memory Machine的「建造系統」。Oracle大數據機(Oracle Big Data Appliance)，是一個軟、硬體集成系統，在系統中融入了Cloudera的Distribution Including Apache Hadoop、Cloudera Manager和一個開源R。該大數據機採用Oracle Linux操作系統，並配備Oracle NoSQL資料庫社區版本和Oracle HotSpot Java虛擬機。Big Data Appliance為全架構產品，每個架構864GB存儲，216個CPU內核，648TBRAW存儲，每秒40GB的InifiniBand連接。Big Data Appliance售價45萬美元，每年硬軟體支持費用為12%。
甲骨文Big Data Appliance與EMC Data Computing Appliance匹敵，IBM也曾推出數據分析軟體平台InfoSphere BigInsights，微軟也宣布在2012年發布Hadoop架構的SQL Server 2012大型數據處理平台。
統計分析方法以及統計軟體詳細介紹
統計分析方法有哪幾種？下面我們將詳細闡述，並介紹一些常用的統計分析軟體。

一、指標對比分析法指標對比分析法
統計分析的八種方法一、指標對比分析法指標對比分析法，又稱比較分析法，是統計分析中最常用的方法。是通過有關的指標對比來反映事物數量上差異和變化的方法。有比較才能鑒別。單獨看一些指標，只能說明總體的某些數量特徵，得不出什麼結論性的認識；一經過比較，如與國外、外單位比，與歷史數據比，與計劃相比，就可以對規模大小、水平高低、速度快慢作出判斷和評價。
指標分析對比分析方法可分為靜態比較和動態比較分析。靜態比較是同一時間條件下不同總體指標比較，如不同部門、不同地區、不同國家的比較，也叫橫向比較；動態比較是同一總體條件不同時期指標數值的比較，也叫縱向比較。這兩種方法既可單獨使用，也可結合使用。進行對比分析時，可以單獨使用總量指標或相對指標或平均指標，也可將它們結合起來進行對比。比較的結果可用相對數，如百分數、倍數、系數等，也可用相差的絕對數和相關的百分點（每1％為一個百分點）來表示，即將對比的指標相減。
二、分組分析法指標對比分析法
分組分析法指標對比分析法對比，但組成統計總體的各單位具有多種特徵，這就使得在同一總體范圍內的各單位之間產生了許多差別，統計分析不僅要對總體數量特徵和數量關系進行分析，還要深入總體的內部進行分組分析。分組分析法就是根據統計分析的目的要求，把所研究的總體按照一個或者幾個標志劃分為若干個部分，加以整理，進行觀察、分析，以揭示其內在的聯系和規律性。
統計分組法的關鍵問題在於正確選擇分組標值和劃分各組界限。
三、時間數列及動態分析法
時間數列。是將同一指標在時間上變化和發展的一系列數值，按時間先後順序排列，就形成時間數列，又稱動態數列。它能反映社會經濟現象的發展變動情況，通過時間數列的編制和分析，可以找出動態變化規律，為預測未來的發展趨勢提供依據。時間數列可分為絕對數時間數列、相對數時間數列、平均數時間數列。
時間數列速度指標。根據絕對數時間數列可以計算的速度指標：有發展速度、增長速度、平均發展速度、平均增長速度。
動態分析法。在統計分析中，如果只有孤立的一個時期指標值，是很難作出判斷的。如果編制了時間數列，就可以進行動態分析，反映其發展水平和速度的變化規律。
進行動態分析，要注意數列中各個指標具有的可比性。總體范圍、指標計算方法、計算價格和計量單位，都應該前後一致。時間間隔一般也要一致，但也可以根據研究目的，採取不同的間隔期，如按歷史時期分。為了消除時間間隔期不同而產生的指標數值不可比，可採用年平均數和年平均發展速度來編制動態數列。此外在統計上，許多綜合指標是採用價值形態來反映實物總量，如國內生產總值、工業總產值、社會商品零售總額等計算不同年份的發展速度時，必須消除價格變動因素的影響，才能正確的反映實物量的變化。也就是說必須用可比價格（如用不變價或用價格指數調整）計算不同年份相同產品的價值，然後才能進行對比。
為了觀察我國經濟發展的波動軌跡，可將各年國內生產總值的發展速度編制時間數列，並據以繪製成曲線圖，令人得到直觀認識。
四、指數分析法
指數是指反映社會經濟現象變動情況的相對數。有廣義和狹義之分。根據指數所研究的范圍不同可以有個體指數、類指數與總指數之分。
指數的作用：一是可以綜合反映復雜的社會經濟現象的總體數量變動的方向和程度；二是可以分析某種社會經濟現象的總變動受各因素變動影響的程度，這是一種因素分析法。操作方法是：通過指數體系中的數量關系，假定其他因素不變，來觀察某一因素的變動對總變動的影響。
用指數進行因素分析。因素分析就是將研究對象分解為各個因素，把研究對象的總體看成是各因素變動共同的結果，通過對各個因素的分析，對研究對象總變動中各項因素的影響程度進行測定。因素分析按其所研究的對象的統計指標不同可分為對總量指標的變動的因素分析，對平均指標變動的因素分析。
五、平衡分析法
平衡分析是研究社會經濟現象數量變化對等關系的一種方法。它把對立統一的雙方按其構成要素一一排列起來，給人以整體的概念，以便於全局來觀察它們之間的平衡關系。平衡關系廣泛存在於經濟生活中，大至全國宏觀經濟運行，小至個人經濟收支。平衡種類繁多，如財政平衡表、勞動力平衡表、能源平衡表、國際收支平衡表、投入產出平衡表，等等。平衡分析的作用：一是從數量對等關繫上反映社會經濟現象的平衡狀況，分析各種比例關系相適應狀況；二是揭示不平衡的因素和發展潛力；三是利用平衡關系可以從各項已知指標中推算未知的個別指標。
六、綜合評價分析
社會經濟分析現象往往是錯綜復雜的，社會經濟運行狀況是多種因素綜合作用的結果，而且各個因素的變動方向和變動程度是不同的。如對宏觀經濟運行的評價，涉及生活、分配、流通、消費各個方面；對企業經濟效益的評價，涉及人、財、物合理利用和市場銷售狀況。如果只用單一指標，就難以作出恰當的評價。
進行綜合評價包括四個步驟：
1.確定評價指標體系，這是綜合評價的基礎和依據。要注意指標體系的全面性和系統性。
2.搜集數據，並對不同計量單位的指標數值進行同度量處理。可採用相對化處理、函數化處理、標准化處理等方法。
3.確定各指標的權數，以保證評價的科學性。根據各個指標所處的地位和對總體影響程度不同，需要對不同指標賦予不同的權數。
4.對指標進行匯總，計算綜合分值，並據此作出綜合評價。
七、景氣分析
經濟波動是客觀存在的，是任何國家都難以完全避免的。如何避免大的經濟波動，保持經濟的穩定發展，一直是各國政府和經濟之專家在宏觀調控和決策中面臨的重要課題，景氣分析正是適應這一要求而產生和發展的。景氣分析是一種綜合評價分析，可分為宏觀經濟景氣分析和企業景氣調查分析。
宏觀經濟景氣分析。是國家統計局20世紀80年代後期開始著手建立監測指標體系和評價方法，經過十多年時間和不斷完善，已形成制度，定期提供景氣分析報告，對宏觀經濟運行狀態起到晴雨表和報警器的作用，便於國務院和有關部門及時採取宏觀調控措施。以經常性的小調整，防止經濟的大起大落。
企業景氣調查分析。是全國的大中型各類企業中，採取抽樣調查的方法，通過問卷的形式，讓企業負責人回答有關情況判斷和預期。內容分為兩類：一是對宏觀經濟總體的判斷和預期；一是對企業經營狀況的判斷和預期，如產品訂單、原材料購進、價格、存貨、就業、市場需求、固定資產投資等。
八、預測分析
宏觀經濟決策和微觀經濟決策，不僅需要了解經濟運行中已經發生了的實際情況，而且更需要預見未來將發生的情況。根據已知的過去和現在推測未來，就是預測分析。
統計預測屬於定量預測，是以數據分析為主，在預測中結合定性分析。統計預測的方法大致可分為兩類：一類是主要根據指標時間數列自身變化與時間的依存關系進行預測，屬於時間數列分析；另一類是根據指標之間相互影響的因果關系進行預測，屬於回歸分析。
預測分析的方法有回歸分析法、滑動平均法、指數平滑法、周期（季節）變化分析和隨機變化分析等。比較復雜的預測分析需要建立計量經濟模型，求解模型中的參數又有許多方法。

⑶ 大數據分析系統平台方案有哪些

目前常用的大數據解決方案包括以下幾類
一、Hadoop。Hadoop 是一個能夠對大量數據進行分布式處理的軟體框架。但是 Hadoop 是以一種可靠、高效、可伸縮的方式進行處理的。此外，Hadoop 依賴於社區伺服器，因此它的成本比較低，任何人都可以使用。
二、HPCC。HPCC，High Performance Computing and Communications(高性能計算與通信)的縮寫。HPCC主要目標要達到：開發可擴展的計算系統及相關軟體，以支持太位級網路傳輸性能，開發千兆 比特網路技術，擴展研究和教育機構及網路連接能力。

三、Storm。Storm是自由的開源軟體，一個分布式的、容錯的實時計算系統。Storm可以非常可靠的處理龐大的數據流，用於處理Hadoop的批量數據。 Storm支持許多種編程語言，使用起來非常有趣。Storm由Twitter開源而來
四、Apache Drill。為了幫助企業用戶尋找更為有效、加快Hadoop數據查詢的方法，Apache軟體基金會近日發起了一項名為「Drill」的開源項目。該項目幫助谷歌實現海量數據集的分析處理，包括分析抓取Web文檔、跟蹤安裝在Android Market上的應用程序數據、分析垃圾郵件、分析谷歌分布式構建系統上的測試結果等等。

⑷ 大數據分析的具體內容包括哪些

大數據分析的具體內容可以分為這幾個步驟，具體如下：

1.數據獲取：需要把握對問題的商業理解，轉化成數據問題來解決，直白點講就是需要哪些數據，從哪些角度來分析，界定問題後，再進行數據採集。這樣，就需要數據分析師具備結構化的邏輯思維。
2.數據處理：數據的處理需要掌握有效率的工具，例如：Excel基礎、常用函數和公式、數據透視表、VBA程序開發等式必備的；其次是Oracle和SQL sever。這是企業大數據分析不可缺少的技能；還有Hadoop之類的分布式資料庫，也應該掌握。
3.分析數據：分析數據需要各類統計分析模型，如關聯規則、聚類、分類、預測模型等等。SPSS、SAS、Python、R等工具，多多益善。達內教育大數據雲計算課程體系，內容較全，技術深，涉及JavaEE架構級技術，分布式高並發技術，雲計算架構技術，雲計算技術，雲計算架構技術等。
4.數據呈現：可視化工具，有開源的Tableau可用，也有一些商業BI軟體，根據實際情況掌握即可。

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⑸ 大數據分析需要哪些工具_大數據的分析工具主要有哪些

雖然數據分析的工具千萬種，綜合起來萬變不離其宗。無非是數梁睜銀據獲取、數據存儲、數據管理、數據計算、數據分析、數據展示等幾個方面。而SAS、R、SPSS、python、excel是被提到頻率最高的數據分析工具。

Python

Python，是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言。Python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C）很輕松地聯結在一起。

常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平台問題，某些可能不提供跨平台的實現。

R軟體

R是一套完整的數據處理、計算和制圖軟體系統。它可以提供一些集成的統計工具，但更大量的是它提供各種數學計算、統計計算的函數，從而使使用者能靈活機動的橡宴進行數據分析，甚至創造出符合需要的新的統計計算方法。

SPSS

SPSS是世界上最早的統計分析軟體，具有完整的數據輸入、編輯、統計分析、報表、圖形製作等功能，能夠讀取及輸出多種格式的文件。

Excel

可以進行各種數據的處理、統計分析和輔助決策操作，廣泛地應用於管理、統計財經、金融等眾多領域。

SAS軟體

SAS把數據存取、管理、分析和展現有機地融為一體。提供了從基本統計數的計算到各種試驗設計的方差分析，相關早敗回歸分析以及多變數分析的多種統計分析過程，幾乎囊括了所有最新分析方法，其分析技術先進，可靠。分析方法的實現通過過程調用完成。許多過程同時提供了多種演算法和選項。

⑹ 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。

⑺ 大數據分析如何實現

搭建大數據分析平台的工作是循序漸進的，不同公司要根據自身所處階段選擇合適的平台形態，沒有必要過分追求平台的分析深度和服務屬性，關鍵是能解決當下的問題。

大數據分析平台是對大數據時代的數據分析產品（或稱作模塊）的泛稱，諸如業務報表、OLAP應用、BI工具等都屬於大數據分析平台的范疇。與用戶行為分析平台相比，其分析維度更集中在核心業務數據，特別是對於一些非純線上業務的領域，例如線上電商、線下零售、物流、金融等行業。而用戶行為分析平台會更集中分析與用戶及用戶行為相關的數據。

企業目前實現大數據分析平台的方法主要有三種：

（1）采購第三方相關數據產品

例如Tableau、Growing IO、神策、中琛魔方等。此類產品能幫助企業迅速搭建數據分析環境，不少第三方廠商還會提供專業的技術支持團隊。但選擇此方法，在統計數據的廣度、深度和准確性上可能都有所局限。例如某些主打無埋點技術的產品，只能統計到頁面上的一些通用數據。

隨著企業數據化運營程度的加深，這類產品可能會力不從心。該方案適合缺少研發資源、數據運營初中期的企業。一般一些創業公司、小微企業可能會選擇此方案。

（2）利用開源產品搭建大數據分析平台

對於有一定開發能力的團隊，可以採用該方式快速且低成本地搭建起可用的大數據分析平台。該方案的關鍵是對開源產品的選擇，選擇正確的框架，在後續的擴展過程中會逐步體現出優勢。而如果需要根據業務做一些自定義的開發，最後還是繞不過對源碼的修改。

（3）完全自建大數據分析平台

對於中大型公司，在具備足夠研發實力的情況下，通常還是會自己開發相關的數據產品。自建平台的優勢是不言而喻的，企業可以完全根據自身業務需要定製開發，能夠對業務需求進行最大化的滿足。

對於平台型業務，開發此類產品也可以進行對外的商業化，為平台上的B端客戶服務。例如淘寶官方推出的生意參謀就是這樣一款成熟的商用數據分析產品，且與淘寶業務和平台優勢有非常強的結合。

在搭建大數據分析平台之前，要先明確業務需求場景以及用戶的需求，通過大數據分析平台，想要得到哪些有價值的信息，需要接入的數據有哪些，明確基於場景業務需求的大數據平台要具備的基本的功能，來決定平台搭建過程中使用的大數據處理工具和框架。