❶ 什麼是大數據分析
大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。
大數據(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。可以概括為5個V， 數據量大(Volume)、速度快(Velocity)、類型多(Variety)、價值(Value)、真實性(Veracity)。
大數據分析的六個基本方面：
1. Analytic Visualizations(可視化分析)
2. Data Mining Algorithms(數據挖掘演算法)
3. Predictive Analytic Capabilities(預測性分析能力)
4. Semantic Engines(語義引擎)
5. Data Quality and Master Data Management(數據質量和數據管理)
6.數據存儲，數據倉庫
大數據分析的作用：
1.積極主動&預測需求: 客戶通過分享數據，降低數據使用的隱私級別，期望企業能夠了解他們，形成相應的互動，並在所有的接觸點提供無縫體驗。
2. 緩沖風險&減少欺詐: 安全和欺詐分析旨在保護所有物理、財務和知識資產免受內部和外部威脅的濫用。
3.提供相關產品: 通過對個人公布的想法和觀點的第三方數據源進行有效整理，再進行相應分析，可以幫助企業在需求發生變化或開發新技術的時候保持競爭力，並能夠加快對市場需求的預測，在需求產生之前提供相應產品。
4. 個性化&服務: 大數據帶來了基於客戶個性進行互動的機會。這是通過理解客戶的態度，並考慮實時位置等因素，從而在多渠道的服務環境中帶來個性化關注實現的。
5. 優化&改善客戶體驗：運營管理不善可能會導致無數重大的問題，這包括面臨損害客戶體驗，最終降低品牌忠誠度的重大風險。通過在流程設計和控制，以及在商品或服務生產中的業務運營優化中應用分析技術，可以提升滿足客戶期望的有效性和效率，並實現卓越的運營。
❷ 大數據分析的具體內容有哪些
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，界陵大皮定問題後，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：仿世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尺差課程體系，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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❸ 什麼叫做大數據分析
大數據分析就是指對規模巨大的數據進行數據分析，大數據是指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，而數據分析是為了提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。
❹ 大數據分析是什麼
1、可視化分析
2、數據挖掘演算法
3、預測性分析能力
4、語義引擎
5、數據質量和數據管理
1. 可視化分析：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，但是他們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。
2. 數據挖掘演算法：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，才能深入數據內部，挖掘出公道的價值，另外一個方面也是y因為有這些數據挖掘的演算法才能更快的處理大數據。
3. 預測性分析能力：大數據分析最重要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據種挖掘出特點，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。
4. 語義引擎：大數據分析廣泛應用於網路數據挖掘，可從用戶的檢索關鍵詞，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。
5. 數據質量和數據管理：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5個方面。