大數據小分析

1. 大數據分析是什麼優缺點是什麼大數據的優缺點

數據分析是指抄用適當的襲統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，將它們加以匯總和理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，發揮數據的作用。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。
大數據分析的優點：能夠准備得出可靠信息，有助於企業發展，已經找到自己的方向；
缺點：信息透明化，大數據比你更了解你自己。
大數據優點：
(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。
大數據的缺陷：
當前，大部分中國企業在數據基礎系統架構和數據分析方面都面臨著諸多挑戰。根據產業信息網調查，目前國內大部分企業的系統架構在應對大量數據時均有擴展性差、資源利用率低、應用部署復雜、運營成本高和高能耗等缺陷。

2. 大數據分析是什麼，怎麼分析的呢

朋友剛打電話說想吃日料，你打開手機某團APP就會顯示有日料團購推薦，剛在某信上說要去日本玩，就在盆友圈看到了機票廣告。你是否有過疑惑，為什麼我的手機APP如此了解我？難道是我的日常生活習慣大數據被分析了嗎？
大數據是什麼？
大數據不僅僅是大量的數據，而且是來自不同來源，存在不同類型，代表不同含義的海量數據。大數據應該動態變化，不斷增加，而且能夠通過研究分析發現規律產生價值。
大數據可以幫助我們根據對歷史情況的分析，發現事物的發展變化規律，可以有助於更好的提高生產效率，預防意外發生，促進營業銷售，使我們的工作和生活變得更加高效輕松便利。

當然APP不會竊取你的數據，是你的行為數據讓某團和某信意識到了你的需求，才有了以下推薦。
當你注冊一個APP賬號的時候，需要輸入電話，姓名，性別，所在地等基礎數據，更進一步的數據是你的消費記錄，發過的紅包，日常用語習慣，打車記錄，外賣訂單記錄等等，這些數據會變成你的事實標簽，成為你行為數據很重要的一部分。

上邊提到的大數據分析不僅僅是收集龐大的數據，更是建立模型，分析數據資料，並得出一系列結論的系統過程。從雜亂的數據中分析出你的興趣愛好，進而構建全面的用戶畫像。

舉個例子來說，當你打開一篇標簽為雪地靴的文章時，你的行為可能是專門點開，也可能是無意中點開，這個時候就需要更多的行為來判斷這篇文章對你的吸引力了。
這是一個非常初級的內容標簽權重演算法：
興趣標簽（雪地靴）權重 = 行為權重 x 訪問時長 x 衰減因子
行為權重：什麼都不幹1分，評論+0.5，點贊+0.5，轉發+2，收藏+1
時長權重：10S以內權重為0.5，10S－60S為1，60S以上為2
衰減因子：0-3天內權重為1，3-7天權重為0.85，7-15天權重為0.7，15-30天權重為0.5，30天以上權重為0.1
行為權重對應你是否有評論、點贊、轉發、收藏等操作，不同操作有不同的數值，累加成行為權重。停留時間越長，時間權重也越高。最後，短期行為也無法代表長期興趣，單次閱讀行為的權重會隨著時間流逝不斷衰減。於是，你每次打開雪地靴類的內容都會生成一個興趣權重，根據型渣函數公式得到一個興趣標簽值，數值越高，你對雪地靴就越感興趣。

當你各個方面的偏好被計算完成之後，這些偏好就會變成特徵向量，再通過計算特徵向量找出與你相似的人並分類。再通過訓練模型和測試准確度，最終，你的某信，某寶和某團等APP就會得到一個相對於較全面你的用戶畫像，上邊標注了你被分析之後的行為事實標簽。根據這個用戶畫像，廣告主就可以根據這個找到他們想要的消費者了。

之後，一個住在黑龍江漠河的有過雪地靴消費記錄的未婚女青年在即將刷到廣告位的那一瞬間，廣告平台會發起競價請求，最後價高的廣告將出現在你的眼前。
需要說明的是，某寶某信和某團等採集的行為數據不僅只對應你的賬號，更與你的手機唯一識別碼綁定在一起，這意味著，你就算不注冊不登錄，你的行為數據一樣會被採集。同時，廣告平台也可以根據你的手機識別碼在其他 App 上為你投放廣告，這樣你刷某音的時候也能看到某寶的雪地靴廣告了。

不過大家不要緊張隱私泄露問題，根據國家《個人信息安全規范》，商業廣告平台卜蠢悄的所有標簽都應該避免精檔空確定位到個人，以保護你的隱私安全 。

3. 大數據分析的目的是什麼

1、分析現狀

分析現狀是我們數據分析的基本目的，我們需要明確當前市場環境下，我們的產品市場佔有率是多少，注冊用戶的來源有哪些，注冊轉化率是多少，購買轉化率是多少，競品是什麼，競品的發展現狀如何。

我們和競爭對手相對，優勢有哪些，不足又有哪些等等，都是屬於對於現狀的分析。這里包括兩方面的內容，分析自己的現狀和分析競爭對手的現狀。

2、分析原因

分析原因是數據運營者用得比較多的了，做運營的人，在具體的業務中，不光要知道怎麼了，還需要知道為什麼如此。在業務上，我們經常會遇到某天用戶突然很活躍，有時用戶突然大量流失等，每一個變化都是有原因的，我們要做的就是找出這個原因，並給出解決辦法，這些就是分析原因。

3、預測未來

數據分析的第三個目的就是預測未來，所謂未雨綢繆，用數據分析的方法預測未來產品的變化趨勢，對於產品的運營者來說至關重要。

作為運營者，可根據最近一段時間產品的數據變化，根據趨勢線和運營策略的力度，去預測未來的趨勢，並用接下來的一段時間去驗證這個趨勢是否可行，而且實現數據驅動業務增長。

(3)大數據小分析擴展閱讀：

大數據要分析的數據類型主要有四大類：

1、交易數據(TRANSACTION DATA)

大數據平台能夠獲取時間跨度更大、更海量的結構化交易數據，這樣就可以對更廣泛的交易數據類型進行分析，不僅僅包括POS或電子商務購物數據，還包括行為交易數據，例如Web伺服器記錄的互聯網點擊流數據日誌。

2、人為數據(HUMAN-GENERATED DATA)

非結構數據廣泛存在於電子郵件、文檔、圖片、音頻、視頻，以及通過博客、維基，尤其是社交媒體產生的數據流。這些數據為使用文本分析功能進行分析提供了豐富的數據源泉。

3、移動數據(MOBILE DATA)

能夠上網的智能手機和平板越來越普遍。這些移動設備上的App都能夠追蹤和溝通無數事件，從App內的交易數據(如搜索產品的記錄事件)到個人信息資料或狀態報告事件(如地點變更即報告一個新的地理編碼)。

4、機器和感測器數據(MACHINE AND SENSOR DATA)

這包括功能設備創建或生成的數據，例如智能電表、智能溫度控制器、工廠機器和連接互聯網的家用電器。這些設備可以配置為與互聯網路中的其他節點通信，還可以自動向中央伺服器傳輸數據，這樣就可以對數據進行分析。

機器和感測器數據是來自新興的物聯網(IoT)所產生的主要例子。來自物聯網的數據可以用於構建分析模型，連續監測預測性行為(如當感測器值表示有問題時進行識別)，提供規定的指令(如警示技術人員在真正出問題之前檢查設備)。

4. 大數據分析方法有哪些，大數據分析方法介紹

5. 大數據分析的價值和分析方式

大數據分析的價值和分析方式

對中國大數據市場趨勢的調查數據進行解析，以詮釋中國大數據市場和技術趨勢。同時，會通過在線講座和中國讀者解讀中國大數據市場趨勢，以及大數據對IT技術、架構、管理以及格局的影響。中橋結合中國大數據市場的調研數據和分析，將分成四個系列對「中國大數據價值和趨勢」進行解讀。

在前面3個系列裡，中橋就大數據分析對未來24個月、企業的大數據分析投入重點以及大數據分析對IT資源的需求進行了分析。在這一系列裡，中橋將就大數據的分析方式和技術進行闡述。

大數據分析的業務價值和數據類型

越來越多的企業認識到大數據分析能夠帶給企業業務的價值。中橋的多選項調查結果顯示(圖1)，企業認為大數據分析能夠帶來的主要業務價值依次是：提高生產過程的資源利用率，降低生產成本;根據商業分析提高商業智能的准確率，降低傳統「憑感覺」做決策的業務風險;動態價格優化利潤和增長;獲取優質客戶。這表明大數據已經對企業的成本、業務決策、利潤有著直接的影響。中橋的另外一組調研數據顯示，目前越來越多的企業級用戶考慮從批量分析(大數據創造價值的第一階段)向近實時分析(第二階段)發展，從而提高IT創造價值的能力。同時，數據分析在快速從商業智能向用戶智能發展。中國市場正逐步從大數據降低成本向大數據加速業務增長、提高利潤以及突破創新發展。

目前中國用戶主要是通過數據分析來提高整個企業的運營效率，降低運營成本。從圖2對數據類型的調查結果來看，目前，中國企業的數據分析還是以結構化數據為主，如資料庫或事務性數據。此外辦公文件、計算機/網路日誌文件、文本/信息等也是企業數據增長的主要來源，同時也是能夠攫取出價值的數據類型。

而就導致大數據問題的數據來源調查顯示(圖3)，毫無疑問，資料庫首當其沖，是企業大數據的主要來源;而半結構化和非結構化數據如軟體和網路日誌、感應數據、社群等也已經納入企業數據分析的主要范疇，這表明企業已經意識到這些數據對於業務的重要性，這也是實現從(大)數據分析第一階段到大數據分析第二階段的必要條件。也成為未來24個月用戶通過IT創造價值的IT投資重點。

中國市場大數據分析方法

在了解了企業大數據的來源和種類之後，如何採取有效方式對這些數據進行分析，從而最大程度攫取數據價值，轉化為最明智的商業決策以利於企業業務運營，是企業對大數據進行分析的目的所在。從目前中國大數據分析的分析方法來看(圖4)，有33.8%的企業選擇針對具體工作負載來調整通用資料庫;22.0%的受訪企業選擇數據分析雲計算服務(如軟體即服務和/或基礎設施即服務);還有20.7%的企業選擇自定義開發的解決方案。僅4.8%的用戶使用了並行處理(MPP)分析資料庫，3.3%使用了對稱處理(SMP)分析資料庫。這一結果表明，大多數的中國企業仍處於數據分析的第一階段。而且，目前中國用戶大多採用通用資料庫、雲計算或自定義開發的解決方案和資料庫工具作為大數據分析方法，而沒有選擇去購買數據分析的軟體。

MapRece可以讓用戶把半結構化和非結構化數據整合到數據處理和分析平台，從傳統的核心式數據分布演進到集群或網格式數據分布。從圖5關於數據處理和分析平台的調查結果來看，常用的分布式計算環境(29.0%)、自定義開發的解決方案(27.7%)、SMP(對稱處理)資料庫(16.0%)、公有雲平台(10.5%)是目前大數據環境下較為普遍採用的數據處理和分析平台，而使用MapRece的企業佔比較低(4.8%)。這說明，目前中國企業對MapRece的認同有限，這不僅影響著數據分析三個階段的演進速度，也制約著數據的採集管理，進一步也影響著大數據分析四個環節的後面幾個環節。

以上是小編為大家分享的關於大數據分析的價值和分析方式的相關內容，更多信息可以關注環球青藤分享更多干貨

6. 大數據分析是指的什麼

大數據分析是指對規模宏彎巨大的數據進行分析。

對大數據bigdata進行採集、清洗、挖掘、分析等，大數據主要有數據採集、數據存儲、數據管理和數據分析與挖掘技術等：

數據處理：自然語言處理技術。

統計分析：假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析等。

數據挖掘：分類(Classification)、估計(Estimation)、預測(Prediction)、相關性分組或悉鍵關聯規則()、聚類(Clustering)、描述和可視化、DescriptionandVisualization)、復雜數據類型挖掘(Text,Web,圖形圖像，視頻，音頻等)。

隨著大數據的發展，大數據分析廣泛應用在各行各業，其中金融與零售行業應用較為廣泛。

大數據分析方法：

大數據挖掘：定義目標，並分析問題

開始大數據處理前，應該定好處理數據的目標，然後才能開始數據挖掘。

大數據挖掘：建立模型，採集數據

可以通過網路爬蟲，或者歷年的數據資料，建立對應的數據挖掘模型，然後採集數據，獲取到大量的原始數據。

大數據挖掘：導入並准備數據

在通過工具或者腳本，將原始轉換成可以處理的數據，

大數據分析演算法：機器學習

通過使用機器學習的方法，處理採集到的數據。根據具體的問題來定。這里的方法就特別多。

大數據分析目標：語義引擎蔽陸悶

處理大數據的時候，經常會使用很多時間和花費，所以每次生成的報告後，應該支持語音引擎功能。

大數據分析目標：產生可視化報告，便於人工分析

通過軟體，對大量的數據進行處理，將結果可視化。

大數據分析目標：預測性

通過大數據分析演算法，應該對於數據進行一定的推斷，這樣的數據才更有指導性。

7. 大數據分析工具有哪些，有什麼特點

Excel
Excel簡單實用好操作，對於個人的工作匯報和日常工作的數據整理幫助特別大。但是其可供選擇的統計圖樣式有點難看，好看的需要付費。另外，Excel不足以支撐TB級別的數據分析需求。

億信華辰—一站式數據分析平台（ABI）
億信ABI融合了數據源適配、ETL數據處理、數據建模、數據分析、數據填報等功能，採用輕量級SOA架構設計、B/S模式，各模塊間無縫集成。數據整合模塊支持可視化的定義ETL過程，完成對數據的清洗、裝換、處理。數據分析模塊支持報表分析、敏捷看板、即席報告、幻燈片、酷屏、數據填報、數據挖掘等多種分析手段對數據進行分析、展現、應用。

神策數據—神策分析
神策分析的產品有完整的使用文檔，每個模塊都有詳細的使用說明以及示例，降低了用戶的學習成本。而且支持私有部署、任意維度的交叉分析，並幫助客戶搭建專屬的數據倉庫。工具需要付費使用。

帆軟—FineBI
FineBI分為數據處理、可視分析和分享公用三大功能模塊。分析頁面由控制項和組件組成，控制項和組件的數量是可以添加至任意多個，但是布局的交互比較僵硬，且使用邏輯有點亂，引導不明確。需要安裝本地客戶端才能使用。

永洪科技—永洪BI
永洪BI是一款可在前端進行多維分析和報表展現的BI軟體。支持拖拽操作，數據源格式多樣，提供不同級別的查詢支持，支持跨庫跨源連接。不過其產品用戶體驗一般，主題樣式雖多但是給人感覺樣式還是很傳統。

8. 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。

9. 數據分析：大數據處理的基本流程（三）

01

什麼是數據分析

隨著數字化進程的高速發展，越來越多的企業面對愈加激烈的競爭，差異化的市場，多變的環境，常常會面臨各種難題，也變得更依賴於數據。

分析的本質是讓業務更加清晰，讓決策更加高效。 數據分析 作為大數據價值產生的必要步驟、整個 大數據處理流程的核心 ，其在企業中的地位也越來越重要。

數據分析的目的 說白了就是把隱藏在一大批看來雜亂無章的數據中的信息集中和提煉出來，對其加以匯總、理解並消化，以求最大化地開發數據的功能，從而找出所研究對象的內在規律，發揮數據的作用。

簡而言之， 數據分析就是一個有組織、有目的收集數據、為了使其成為信息而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。

在企業實際應用中，數據分析的一系列過程也是產品質量管理體系的支持過程。在企業產品的整個壽命周期，包括從市場調研到售後服務的各個過程都需要適當運用數據分析，以提升數據分析的有效性，能夠適時解決企業難題、識別機會、規避風險。

數據分析的作用及價值，可簡單歸納總結為下面四個方面：

1.追溯過去，了解真相（識別機會、規避風險）

2.洞察本質，尋本溯源（診斷問題、亡羊補牢）

3.掌握規律，預測未來（評估效果、改進策略）

4.採取措施，驅動行動（提高效率、加強管理）

02

數據分析的三個常用方法

數據分析本身是一個非常大的領域，這里將主要討論一下在企業產品整個壽命周期期間，3個常用的數據分析方法 （想看數據分析常用演算法的小夥伴可以點這里跳轉） ：

數據趨勢分析

數據對比分析

數據細分分析

趨勢 ， 對比 ， 細分 ，基本包含了數據分析最基礎的部分。無論是數據核實，還是數據分析，都需要不斷地找趨勢，做對比，做細分，才能得到最終有效的結論。

數據趨勢分析

趨勢分析一般而言，適用於產品核心指標的長期跟蹤，比如產品點擊率、活躍用戶數等。簡單的數據趨勢圖並不算是趨勢分析，趨勢分析更多的是需要明確數據的變化，以及對變化原因進行分析。

趨勢分析，最好的產出是比值。在趨勢分析的時候需要明確幾個概念： 環比，同比，定基比 。

環比 指本期統計數據與上期比較，利用環比可以知道最近的變化趨勢，但是有些數據可能會受季節、時間、地域等因素影響而產生差異。

為了消除差異，於是有了 同比 的概念，例如2019年2月份和2018年2月份進行比較。

定基比 就是和某個基點進行比較，比如2018年1月作為基點，定基比則為2019年2月和2018年1月進行比較。

趨勢分析另一個核心目的則是對趨勢做出解釋，對於趨勢線中明顯的拐點，發生了什麼事情要給出合理的解釋。

數據對比分析

很多時候單獨看數據的趨勢變化並不能說明問題，此時就需要給孤立的數據一個合理的參考系，否則孤立的數據毫無意義，這也是對比分析的意義所在。

一般而言，對比的數據是數據的基本面，比如行業情況，全站的情況等。

有的時候，在產品迭代測試的時候，為了增加說服力，會人為的設置對比的基準，也就是A/B test，比較試驗最關鍵的是A/B兩組只保持單一變數，其他條件保持一致，只有這樣才能得到比較有說服力的數據。可以簡單理解為樣本數量為2的控制變數法。

數據細分分析

在得到一些初步結論後，就需要進一步對數據進行細拆，因為在一些綜合指標的使用過程中，會抹殺一些關鍵的數據細節。

細分分析是一個非常重要的手段，多問一些為什麼，才是得到結論的關鍵，而一步一步拆分，就是在不斷問為什麼的過程。

進行數據細分分析時，一定要進行多維度的細拆，可以包括但不限於：

分時 ：不同時間短數據是否有變化

分渠道 ：不同來源的流量或者產品是否有變化

分用戶 ：新注冊用戶和老用戶相比是否有差異，高等級用戶和低等級用戶相比是否有差異

分地區 ：不同地區的數據是否有變化

組成拆分 ：比如搜索由搜索片語成，可以拆分不同搜索詞；店鋪流量由不用店鋪產生，可以分拆不同的店鋪

03

大數據時代數據分析面臨的挑戰

大數據時代，數據分析技術的發展也並非一直順風順水，眼下可能會面臨一些新的挑戰，主要有以下幾點：

1

數據量大並不一定意味著數據價值的增加，也有可能是意味著數據噪音的增多。

因此，在數據分析之前必須進行數據清洗等預處理工作，但是預處理如此大量的數據，對於計算資源和處理演算法來講都是非常嚴峻的考驗。

2

大數據時代的演算法需要進行調整。

大數據的應用常常具有實時性的特點，演算法准確率不再是大數據應用的最主要指標。很多時候，演算法需要在處理實時性和准確率之間博得一個平衡點。

其次，分布式並發計算系統是進行大數據處理的有力工具，這就要求很多演算法必須做出調整以適應分布式並發的計算框架，演算法需要變得具有可擴展性。許多傳統的數據挖掘演算法都是線性執行的，面對海量的數據很難在合理的時間內獲取所需的結果。因此需要重新把這些演算法實現成可以並發執行的演算法，以便完成對大數據的處理。

最後，在選擇處理大數據的演算法時必須謹慎，當數據量增長到一定規模以後，可以從少量數據中挖掘出有效信息的演算法並非一定適用大數據。

3

數據結果的衡量標准。

對大數據進行分析並非易事，同樣的，對大數據分析結果好壞如何衡量也是大數據時代數據分析面臨的更大挑戰之一。

大數據時代的數據體量大、類型混雜、產生速度快，進行分析時如果沒有對整個數據的分布特點了如指掌，無疑會導致在設計衡量的方法、指標時遇到困難。

企通查-企業大數據平台基於 數據採集、特徵提取、信息關聯、機器學習和深度學習演算法模型、NLP文本分析 等先進技術，清晰構建企業全維度動態畫像，通過 企業風控指數、企業信用指數、企業活力指數 三大指數模型體系和基於 企業基本能力、創新能力、經營能力、核心能力、財務能力和風險能力 六大方面的大數據風控體系，實現對企業和客戶的 全流程主動感知、重點監控、變動提醒和風險預警 。此外，企通查還可以根據客戶的不同需求定製所需的一系列企業數據。