大數據分析階段

『壹』 大數據發展主要分為幾個階段

六個：階段1 技術試驗階段、階段2 自動化階段、階段3 投入生產階段、階段4 數據管理階段、階段5 重視安全性階段、階段6 雲基礎架構的大數據階段

大數據包括結構化、半結構化和非結構化數據，非結構化數據越來越成為數據的主要部分。據IDC的調查報告顯示：企業中80%的數據都是非結構化數據，這些數據每年都按指數增長枝手60%。大數據就是互聯網發展到現今階段的一埋搭正種表象或特徵而已，沒有必要神話它或對它保持敬畏之心。

『貳』 內部審計中的大數據分析程序包括哪些階段

內部審計中的大數據分析程序包括數據的線上化、數據的可採集以及數據可用的階段。

1、數據線上化：大數據審計最重要的基礎就是數據的線上化，可以說如果數據沒有線上化就無法通過計算機做大量、全量的數據分析，就更不要提大數據審計。

2、數據可採集：只有數據線上化是不夠的，不同系統後台數據的形式是各不相同的，而且不能在系統後台中直接做數據分析，而是需要將系統後台的數據採集到本機，轉化成我們需要的格式(通常為XLS或CSV格式)進行分析。

3、數據可用：有些系統由於未做輸入限制或輸入校驗，導致在數據的採集過程中會得到一些無效數據(如借方金額的欄位中包合字母、符號、空值等對分析造成影響的數據)。

大數據規則分析

通過規則模型的應用，可實時將系統中符合模型設定條件的數據提取出來，及時傳遞給審計人員，以審查核實異常。在審計項目中，針對有的數據，使用數據分析的方法找出異常數據，進而確認問題的一種方法。

與傳統的抽樣審計方法相比，大數據審計通常使用的是全量分析的方式，更加關注數據之間的整體性與關聯性，而不局限於某個個體的單獨特性。

『叄』 數據分析五大步驟

(一)問題識別

大數據分析的第一步是要清晰界定需要回答的問題。對問題的界定有兩個標准，一是清晰、二是符合現實。

(二)數據可行性論證

論證現有數據是否足夠豐富、准確，以致可以為問題提供答案，是大數據分析的第二步，項目是否可行取決於這步的結論。

(三)數據准備

數據准備環節需要梳理分析所需每個條目的數據，為下一步建立模型做好從充分預備。這種准備可以分為數據的採集准備和清洗整理准備兩步。

(四)建立模型

大數據分析項目需要建立的模型可以分為兩類。對於這兩類模型，團隊都需要在設立模型、論證模型的可靠性方面下功夫。

(五)評估結果

評估結果階段是要評估上述步驟得到的結果是否足夠嚴謹可靠，並確保數據分析結果能夠有利於決策。評估結果包括定量評估和定性評估兩部分。

大數據的應用

大數據可應用於各行各業，將人們收集到的龐大數據進行分析整理，實現資訊的有效利用。舉個本專業的例子，比如在奶牛基因層面尋找與產奶量相關的主效基因，我們可以首先對奶牛全基因組進行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由於數據量龐大，這就需要採用大數據技術，進行分析比對，挖掘主效基因。

大數據的意義和前景

總的來說，大數據是對大量、動態、能持續的數據，通過運用新系統、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的數據，我們可能會一葉障目、可見一斑，因此不能了解到事物的真正本質，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大數據時代的來臨，一切真相將會展現在我么面前。

大數據發展戰略

傳統的數據方法，不管是傳統的 OLAP技術還是數據挖掘技術，都難以應付大數據的挑戰。首先是執行效率低。傳統數據挖掘技術都是基於集中式的底層軟體架構開發，難以並行化，因而在處理 TB級以上數據的效率低。其次是數據分析精度難以隨著數據量提升而得到改進，特別是難以應對非結構化數據。

在人類全部數字化數據中，僅有非常小的一部分(約占總數據量的1%)數值型數據得到了深入分析和挖掘(如回歸、分類、聚類)，大型互聯網企業對網頁索引、社交數據等半結構化數據進行了淺層分析(如排序)，占總量近60%的語音、圖片、視頻等非結構化數據還難以進行有效的分析

鹵鵝

『肆』 大數據生命周期的多個階段分析

大數據生命周期的多個階段分析

如今，各個企業對於大數據的應用都甚為積極，但企業在建立大數據的生命周期時應注意，其中包括了這些部分：大數據組織、評估現狀、制定大數據戰略、數據定義、數據收集、數據分析、數據治理、持續改進這幾方面，下面就來詳細了解下。
大數據的現狀評估和差距分析
在定戰略之前，先要做必要的現狀評估，評估前的調研包括三個方面：一是對外調研：了解業界大數據有哪些最新的發展，行業頂尖企業的大數據應用水平如何？行業的平均尤其是主要競爭對手的大數據應用水準如何？二是對內客戶調研。管理層、業務部門、IT部門自身、我們的最終用戶，對我們的大數據業務有何期望？三是自身狀況摸底，了解自己的技術、人員儲備情況。最後對標，作差距分析，找出gap。找出gap後，要給出成熟度現狀評估。一個公司的大數據應用成熟度可以劃分為四個階段：初始期;探索期;發展期;成熟期。
大數據的發展戰略
有了大數據組織、知道了本公司大數據現狀、差距和需求，企業就可以制定大數據的戰略目標了。大數據戰略的制定是整個大數據生命周期的靈魂和核心，它將成為整個組織大數據發展的指引。大數據戰略的內容，沒有統一的模板，但有一些基本的要求：
要現實，這個目標經過努力是能達成的。
要簡潔，又要能涵蓋公司內外干係人的需求。
要明確，以便清晰地告訴所有人我們的目標和願景是什麼。
對於大數據的定義
如果不對大數據進行定義，你將無法採集到它，你沒法採集它就不能分析它;而不能分析它，你就不能衡量它的價值，既然不能衡量它的價值，你也就無法真正的控制它;如果你不能很好的控制它，那麼你就無法管理並且利用它。在需求和戰略明確之後，數據定義就是一切數據管理的前提。

『伍』 大數據分析項目需要經歷哪些階段

發現(目標定義)：把業務問題轉化為分析目標，制定初始假設。

數據准備：准備好分析沙盤版，對分權析沙盤中的數據執行ETL或ELT，轉化成使用和分析的格式，逐步治理數據

規劃模型：了解數據之間的關系，確定模型的關鍵變數，和合適的分析模型

模型建立：創建測試數據集，學習數據集，和生產數據集。運行模型，修正參數，測試模型的可用性，和對運行環境的要求

溝通結果：評判是否達到第一階段的目標，是否滿足業主的要求，是否可以上線運行。

實施：在生產環境部署和實施一個試點項目，應用項目模型。

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『陸』 大數據應用的三個階段是什麼

1、大數據應用的第一階段：輔助產品

最初的應用比較簡單，就是用以輔助產品人員和市場人員做判斷。過去的實體產品做一次調研很麻煩。比如飲料公司，調研人員要用各種方式觀看他們喝飲料的場景和步驟。

問卷是最常見的，但不準。所以會組織各種各樣專業的現場試驗，要搭建環境(一般是有單面玻璃或攝像頭的)、邀請志願者，然後引導他們按照日常的習慣去完成一些操作。

比如通過攝像頭監視觀察室。顯然這種辦法非常笨重。而現在的互聯網產品則根本無須這么麻煩。用戶所有的使用數據、行為，都是記錄在案的，想知道什麼，瞬間就能分析出來。

2、大數據應用的第二階段：創造價值

在數據的數量和質量達到一定程度後，事情開始變化了。元數據將不僅作為產品的輔助，而是變成了最有價值的產生本身。很簡單的，全中國最熟悉老百姓消費習慣的是工商局嗎?是哪個協會嗎?是哪個科研機構嗎?都不是，是淘寶。

擁有最全面的個人信用信息的，是人事局嗎?是銀行嗎?是咨詢公司嗎?都不是，是支付寶。道理也簡單得很，所有行為(消費、交易)發生在了這個平台上，而這個平台又有所有數據的記錄，那這些數據就能產生巨大的價值。

3. 大數據應用的第二階段：創造價值

在數據的數量和質量達到一定程度後，事情開始變化了。元數據將不僅作為產品的輔助，而是變成了最有價值的產生本身。

春節的時候，支付寶為什麼要和微信爭搶小額支付和社交場景的支付?不是為了那點手續費，就是為了它缺失的社交支付這一塊。這塊數據的價值，遠超想像。

未來我們每個人的衣食住行、生活起居，都將有大量的數據記錄。我們的行為會變成一串串數字成為可量化的數據，成為描述我們的信息。我們工作用雲筆記、吃飯用餓了么、打車用滴滴、搜東西用網路、社交用微信，每一步都事無巨細被記了下來。

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