1、將大數據分析納入流程的做法揭示了非結構化數據，從而有助於管理者以系統的方式分析其決策，並在需要時採取替代方法。
2、「大數據」是近年來IT行業的熱詞，大數據在各個行業的應用逐漸變得廣泛起來，進入2012年，大數據（bigdata）一詞越來越多地被提及，人們用它來描述和定義信息爆炸時代產生的海量數據，並命名與之相關的技術發展與創新。
3、大數據的意義在於變革經濟的力量：生產者是有價值的，消費者是價值的意義所在。有意義的才有價值，消費者不認同的，就賣不出慎叢去，就實現不了價值;只有消費者認同的，才賣得出去，才實現得了價值。大數據幫助我們從消費者這個源頭識別意義，從而幫助生產者實現價值。這就是啟動內需的原理。
4、大數據的意義表現在變革組織的力量：隨著具有語義網特徵的數據基礎設施和數據資源發展起來，組織的變革就越來越顯得不可避免。大數據將推動網路結寬察櫻構產生無組織的組織力量。最先反映這種結構特點的，是各種各樣去中心化的WEB2.0應用，如RSS、維基、博客等。 大數據之所以成為時代變革力量，在於它通沒螞過追隨意義而獲得智慧。
Ⅱ 數據分析的重要性
在當今時代，數據是很重要的，尤其對於像在Linckia海星客（www.linckia.cn）這樣有著開放工位以及獨立辦公間的聯合辦公空間里的那些創業者來說，在起步階段對於數據的把控，良好的分析是企業未來成長的關鍵所在，不管是什麼方面，像是人力，健康管理，法律咨詢等等都需要做好相關的數據分析。在企業的眾多經營活動中，每天都會產生大量的數據，這些看似毫無關聯的數據，往往能夠具有深層次的緊密關系，對於企業的經營和發展策略的決策都會有十分重要的作用和意義。隨著大數據時代的來臨，數據分析已經成為了企業的經營管理者們極為重視的一項活動內容。數據分析能夠通過大量的數據收集和整理，來對客觀情況進行更為正確和完整的反映，相比其他的數據報表更為系統、全面和集中，讓人們更容易進行理解、閱讀和利用。作為數據分析最為重要的功能之一，對企業經營管理過程中所產生的數據進行監督具有十分重要的作用，能夠對企業的相關活動所產生的效果進行了解，以幫助企業的良性發展。通過數據歲坦分析，能夠有效的幫助企業進行各項活動的決策內容的實施與決定。乎答桐利用大數據資產對任何公司來說都是很重要的，不論公司大小。當大數據的潛力通過可視化達到最大時，之前未看到的趨勢就舉旦很容易被發現。大數據可視化是未來的發展趨勢，使用更多的工具來獲得更多的見解也是必須的。
Ⅲ 5G大數據時代來臨了，而你還不懂數據分析OUT了，學會它只需三
我們已經進入了5G時代，大數據運用隨處可見，5G時代的到來，加速了數據分析的運用。
現在已經不是數據真的有用沒用的時代了，而是要如何運用數據分析的時代了。
可是你懂得數據分析嗎？會運用數據氏肆檔來幫助你嗎？
如何通過分析多種數據關系，提取對自己有用的信息來鎖定問題的關鍵原因呢？
如何通過數據來反映客觀事實，增強自己的說服力呢？
作為大數據時代的一員，學會數據分析已經成為新時代的標配。
來自日本柏木吉基創作的殲亂《 如何用數據解決實際問題 》則很好的給出了答案。
2014年，柏木吉基創立數據&故事公司，曾為眾多日本頂級企業提供高水平的數據分析培訓，其方法簡單實用和卓見成效而廣受好評。
而本書中介紹了一整套簡單實用又立竿見影的方法和流程，讓你輕松掌握數據分析與解決問題的能力。
如何用數據解決實際問題
那為何我們迫切的需要掌握這種用數據解決實際問題的能力呢？
1、在面對新事物層出不窮的當今社會，我們已經無法僅僅憑個人或組織的既往經驗來判斷和解決所有的問題，我們必須要通過數據分析後才能呈現出問題，以便進一步來解決。
2、隨著全球化的發展，業務逐漸走向多元化，並不斷擴大，從業務的整體來看，個人所能掌握的知識是極其有限的。
3、只有學會數據分析，我們才能有目的去收集和整理數據，並對數據進行加工和分析，從而從其中提煉有價值的信息，為更好的做決策提供參考。
那如何掌握通過數據來解決實際問題的能力呢？
1、解決問題，你需要「流程」
解決問題應該先從明確目的開始。我們在做好前期的"數據整理'後，應該先去了解其關鍵部分，即從廣闊的視角出發到聚焦於關鍵點，找到問題的關鍵才是「數據分析」的開始。
數據分析前要明確目的
開端決定了結論的質量，對所有問題來說，最初的「問題定義」都決定了後面工作的成敗。
當分析者只關注了代表結果的數據，而沒有具體考慮分析的目的或問題，那他接下來就不知道該如何做，就無法實現「改進結果」「解決問題」的目的。
只有關注數據分析的目的，是針對"原因是什麼，需要採取哪些行動「等問題得出結論，只有這樣才能真正在工作中，提高工作效率。
數據分析需要」假設「
數據分析需要「假設」
我們既然採用了數據分析這種科學的研究方法，就應該盡量客觀地提出假設。
確定目的或問題後，我們才能決定假設、方法、所需數據等具體內容。我們需要通過「WHAT型假設」對分解和比較數據來鎖定問題的關鍵原因。在「鎖定關鍵原因」時，還需要通過「WHY型假設」來列舉出候補原因。
思考問題之外的問題
我們從不就事論事，只看問題本身，我們會留意「問題之外的問題」，試著從高出自己一兩個級別的水平進行思考。
思考之外的問題
舉例而言：汽車銷量下滑，怎麼辦？解決問題先從明確目的開始，就是明確汽車計劃銷量與現實之間的差距，在定量把握問題的同時，把握大致的現狀。汽車銷售額自一年前開始逐漸減少，與上一年度的月平均銷售額相比，本年度最近一個月降低了大約15%。這意味著與本年度計劃相比，全年預計將有約10%的目標無法實現。「也就是說，首先需要確定，用「銷售額」作為衡量汽車銷量減少程度的指標。為了確認這就是「問題」，還需要明確現狀與計劃之間的差距，即從最開始就要明確沒有達到計劃的「現實」與「計劃」之間的差距。接下來，我們才可以決定假設具體的問題來討論如何做、做什麼、需要改進多少的問題。
2、分解數據，找到「問題的關鍵」
在明確目的或問題、大致把握現狀之後，進入提出假設、確定問題關鍵的階段。那麼，具體應該如何找到「雹培問題的關鍵」呢？
學會把握數據的視點的問題，在很多情況下可以通過「趨勢」和「快照」兩個視點來解決。
「趨勢」視點可以捕捉一段時間內的變化，通過觀察過去的數據變化，來預測將來的動向，重點挖掘問題的關鍵和原因所在，找到所需信息的概率就會增加。
「快照」視點是截取某個期間的情況。用指標體現該期間的大小、比例和分布情況等，可以輕松地把握大致情況，從而確定該因素對問題的影響程度。
運用「趨勢」和「快照」的視點把握了數據的整體情況之後，可以運用相同的視點找到問題的關鍵。
對較大范圍的數據，即使進行比較也很難找到差異。此時需要運用「四則運算」來分解數據，使其變得更為詳細和具體。這種方法叫作「WHAT型假設」。
WHAT型假設
將較大變數分解為具體指標，我們從需要考慮從何種維度對該指標進行比較，才能找到問題的關鍵。
應用最廣、最具代表性、最便於計算的統計指標要算平均值。平均值能夠作為體現數據「大小」的代表值或標准值發揮作用。平均值這個指標用途廣泛、非常便利。
對於想了解每月變化的人來說，使用平均值能剔除那些過剩信息，為實際工作帶來很多方便。
平均值不能代表總體，它受到離群值得影響，而且，數據波動越大，離群值就越多。
如果以平均值為中心，所有數據都大致均等地分布在其左右兩側，那麼中位數的值必然會接近平均值。相反，如果受離群值的影響，平均值在所有數據中的位置較偏，那麼中位數與平均值之間就會出現較大差異。
平均數和中位數的優缺點
舉例：對「新車銷售總額」這個問題進行分解，通過四則運算，來找到「問題的關鍵」。用「WHAT型假設」進行分解。左端的「新車銷售總額」是代表最根本問題的指標，可以分解為「新車銷售數量」與「平均單價」的乘法。分解「銷售總額」的構成要素，可以使分析者看到更為具體的內容。從新車銷售數量和平均單價兩個方面，可以比只看銷售挖掘得更為深入。僅根據新車銷售數量的變化，還無法找出「問題的關鍵」。因此，還需要將新車銷售數量分解為「本品牌首次購買數量」與「本品牌內再次購買數量」的加法。如果進一步分解能體現出數據特徵的差異，可以繼續分解，從而提高分析的准確度。可以將「本品牌首次購買數量」，分為「從其品牌流入」的用戶和首次購車的用戶。將「曾經買過本品牌產品分解為再次購買時仍然選擇了本品牌產品的用戶和轉為購買其他品牌產品的用戶。
3、採用交叉觀點，鎖定「原因」
關注兩種以上數據之間的關聯程度，就可能獲得僅從一種數據中絕對無法得到的信息。換句話說，就是將視野從一維的數據，擴大為關注2個維度，有意識地轉換思路和視點。
」相關系數「可以表示相關程度，計算相關系數的方法叫作」相關分析「。相關系數越接近1，正相關的程度越高。相關系數為0，表示兩個數據沒有任何關聯，互相獨立。
相關系數的優勢
（1）能夠立即得出答案
比如運用EXCEL的XXX函數，立刻就可以得出相關系數，對每天忙於日常業務，需要在短時間內找到答案的一線工作人員來說，相關系數可以節約時間的特點極其重要。
相關系數
（2）簡單易懂，更容易得到對方理解
相關分析的結果介於-1至+1之間，對任何人來說都很易於理解，而且無須向對方解釋「相關」的含義及分析結果的意義。
（3）能夠分析單位不同的數據
兩種數據單位不同，無法進行四則運算，或者單純用數值進行比較，但做相關分析就完全沒有問題。
（4）為回歸分析等進一步分析做鋪墊
將數據的相關關系寫成公式，就可以通過「回歸分析」做出更為具體的預測或指定計劃方案等。
相關分析可以單獨運用於實際業務，也可以為其他深入分析做准備。
找到相關分析的著眼點
相關分析的著眼點
在解決問題的實際工作中應用相關分析的兩種模式：
第一種模式通過相關分析，找出對最終目標具有密切影響的原因。
例如：針對「銷售額」這個最終目標找出「顧客滿意度」「降價」「產品魅力」等可能影響該目標的因素，觀察這些因素與其相關程度的高低。
第二種模式是在某個業務流程中找到瓶頸。
業務流程中包含金錢、信息等的流動，理想的狀態是所有要素暢通無阻地抵達最終輸出，但某個環節出現停滯，預想的輸出就無法實現。
比如：面對「計算機銷售為取得預想業績」的問題，需要在實現「銷售台數」這一最終輸出的流程中，找出問題所在，並採取適當的措施。
鎖定原因也需要」假設「
（1）尋找接近結果的原因
舉例：針對提高銷售額的目的，將「營銷費用」作為原因的話，銷售額和營銷費用需要通過「來店人數」才能具有關聯。三者之間是「銷售額---來店人數---營銷費用」的鏈條結構。但是影響銷售額的不只有來店人數，而營銷費用和銷售額沒有直接的關聯。
（2）選擇能夠採取對策的原因
從理論上找到很多原因，並斷定其與要實現的指標具有高度相關，在建立假設時就要設想「假設得到驗證，就能採取哪些對策」。
舉例車型B客戶忠誠度下降
舉例：通過建立WHY型假設，關注影響客戶忠誠度的要素車型B的客戶忠誠度下降，影響了銷售數量和銷售額。那麼為什麼會出現這種情況呢？可以通過關注客戶忠誠度與其他數據之間的相關關系來鎖定原因。從「用戶再次購買時為什麼選擇其他公司產品」的疑問開始，最終將問題歸納為「售後服務」「產品」和「價格」3個關鍵詞。總結關鍵詞，可以便於檢查是否有遺漏或缺失。
隨著「大數據時代」的到來，數據已經滲透到每一個行業和所有業務職能領域。作為商業人士的我們應該掌握數據分析的本領。 歡迎讀原書《 如何用數據解決實際問題 》， 輕松教你實現數據與實際問題的深度融合。
Ⅳ 詳解為什麼需要做數據分析
有人說，老闆要看數據;也有人說，VC投資需要;也有人說，公司運營需要... 產生數據需求的原因有很多，我想現實中大多數人做數據還是為了獲得產品的客觀現狀並有所為的。(我能這樣想，大概是因為我是個樂觀的孩子吧?)
事實上，數據分析的原因大概如下幾點：
1、評估產品機會：產品構思初期，必要的需求調研及市場調研顯得尤為關鍵。產品機會評估對後期產品設計及迭代都至關重要，甚至說決定了一個產品的未來和核心理念。
2、分析解決問題：產品出現不良狀況，肯定是存在緣由的。不可能憑空想像臆造問題，必須尊重客觀現實。那麼只有通過必要的數據試驗才能追溯到問題源頭，進而制定合理的解決方案，徹底解決問題。
3、支持運營活動：你這個產品功能上線後效果怎麼樣?A方案和B方案哪個更好些呢?諸如此類的問題，都牽涉到一個「標准」的問題。評判一個問題的好壞，最可靠的恐怕就是數據了。以前我就說過「人是不可靠的，人們總是願意相信自己想看見的東西。」只有給出真實、可靠、客觀的事實——數據，才能對具體的活動作出最真實的評判。
4、預測優化產品：數據分析的結果不僅可以反應出以往產品的狀態，即所謂的後見性數據;也可以給出產品未來時間段內可能會遇到的問題，即所謂的先見性數據。一個真正的數據指標必須是可付諸行動的。後見性和先見性的數據都可以付諸行動，區別只是先見性數據能預測未來發生什麼，縮短迭代周期，精益求精。
Ⅳ 為什麼大數據時代，需要那麼多數據幹嘛
1. 大數據是企業核心競爭力，也是公司的軟實力
大數據席捲了全球，並帶來了驚人的利益，這一力量無需多說。大數據使IBM、亞馬遜等全球頂尖公司受益，這些公司通過利用大數據開發一些前沿的技術，為客戶提供高端服務。
在如今的商業中，大數據顯現的驚人優勢並不亞於石油或煤炭帶來的利益。
2. 掌握數據能力，開采「暗數據」
大數據系統的出現使得這些公司能夠將尚未開拓的數據投入使用，並從中提取有意義的信息。過去沒有被認可或認為毫無用處的數據突然成為公司的財富，這一點令人驚訝不已。通過大數據分析，這些公司可以加快流程，從而降低運營成本。
3. 軟體正在吞噬整個世界 數據爭奪戰正在打響
我們目前處於數據驅動型經濟中，如果無法分析當前或未來的趨勢，任何組織都無法生存下去。搶奪數據已經成為決定下一步行動。
4. 決策指導 更智能更快速更精準
在這個激烈的競爭時代，人人都想脫穎而出。但問題是如何實現這一期望 雖然公司與競爭對手持有相同的運營模式，但公司應當如何展現其獨一無二 答案在於公司採用的策略。為了表現優於競爭對手，做出良好和智慧決策的能力在每一步中發揮關鍵作用。這些決定不僅應該是好的決定，而且應該盡可能做出又快又明智的決定，使公司能夠在積極的主動出擊。
5. 以用戶為中心 用戶行為數據是營銷關鍵
現在客戶有機會隨時隨地購物，在相關信息幫助下，對於公司需要做出比之前更敏捷的反應這一要求而言具有更大的挑戰。但是公司將如何不斷地實現這一點呢 答案是藉助「大數據」。客戶動向是不斷變化的，因此營銷人員的策略也應該做出相應調整。通過整合過去和實時數據來評估客戶的品味和喜好，這樣可以使公司採取更快捷的應對措施。
6. 通過數據倉庫使數據資產變現
這些公司越來越大，因此不同的流程產生不同的數據。資料倉儲中的許多重要信息仍然無法訪問。然而，公司已經能夠使用大數據分析這一武器來挖掘這座大山，讓分析師和工程師深入研究，並提供新穎而又有意義的見解。
Ⅵ 大數據分析有什麼作用
很多人都擁有很強的商業分析能力，而這個很強的商業分析能力之所以強大是因為他們擁有足夠強大的數據分析能力，學會分析數據不僅有助於增強商業領域的分析能力，也將有助於其它領域的分析能力。那數據分析到底擁有哪些作用呢?
一、可以提高工作效率
當在工作中碰到幾千個甚至幾萬個數據的時候，不僅需要耗費大量的時間以及精力對其進行分類歸納，還需要分類歸納的數據中找出數據與數據之間的內在關系，是變數與變數之間的關系，還是變數與定量之間的關系，這個關系的尋找就需在藉助數據分析的作用。有了數據分析，可以將數據之間的關系可以其它方式表現出來，比如通過圖表的變化關系來闡述數據之間的關系;通過數據分析工具來找到數據之間的內在規律。這樣就可以大大節省工作的時間，從而提高工作的效率。
二、可以使分析工作進行的更有條理
龐大的資料庫一般是雜亂無章的，從表面上也看不出數據之間到底有何聯系，人們在工作過程中也很難一下子記住那麼多的數據，因為這種種困難將會大大阻礙工作進程，同時也會造成工作處理進程上的混亂。而通過數據分析讓數據變得可視化，更利於工作人員記住，更益於工作人員進行分類，這樣就會使各項工作進行得更加清晰有條理。
三、可以使分析的結果更加准確
當數據量非常龐大時，單用眼睛看，用腦袋記就會很容易出現混亂，計算的結果也會容易出錯，有可能還會造成大量錯誤，有了數據分析後無論是條理上還是在層次上都會更加明了清晰，可以有效地確保分析結果的准確無誤。
現今各行各業一般都自帶數據分析工具或者軟體，正是因為它的作用在各項工作中必不可缺，故而人們只能藉助數據分析的力量讓自己的工作開展得更順利，更快地完成相應的工作。這也許就是數據分析在現實生活中的獨特魅力吧？
Ⅶ 為什麼大數據如此重要
大數據是一種現代雲基礎架構，它包含了多種與其他人連接和共享信息的方法。它推動了「物聯網」的發展，如通過社交網站連接人、通過共享朋友或網路來尋找人們之間互相認識的可能性。大數據的背後運行著人工智慧，而它對於大多數人而言是完全透明的，人們不知道背後有這樣的技術。大數據位於人們日常使用的智能手機之後，然後人們通過它給移動互聯網貢獻信息，即使他們並沒有意識到這一點。
為什麼大數據如此重要?
第一，對大數據的處理分析正成為新一代信息技術融合應用的結點。移動互聯網、物聯網、社交網路、數字家庭、電子商務等是新一代信息技術的應用形態，這些應用不斷產生大數據。雲計算為這些海量、多樣化的大數據提供存儲和運算平台。通過對不同來源數據的管理、處理、分析與優化，將結果反饋到上述應用中，將創造出巨大的經濟和社會價值。
第二，大數據是信息產業持續高速增長的新引擎。面向大數據市場的新技術、新產品、新服務、新業態會不斷涌現。在硬體與集成設備領域，大數據將對晶元、存儲產業產生重要影響，還將催生一體化數據存儲處理伺服器、內存計算等市場。在軟體與服務領域，大數據將引發數據快速處理分析、數據挖掘技術和軟體產品的發展。
第三，大數據利用將成為提高核心競爭力的關鍵因素。各行各業的決策正在從「業務驅動」 轉變「數據驅動」。
總結
在大數據時代到來的時候，要用大數據的思維去發掘大數據的潛在價值。大數據的意義不在於掌握龐大的數據信息，而在於對這些含有意義的數據進行專業化處理。從前我們所了解的數據是冷冰冰的、死氣沉沉的，被存到冷備份默默地等著人拿出來用，我們對待數據的感覺十分消極，要先想清楚其用處才開始分析應用。現在，數據時代來臨了，人們正在試圖點燃數據，使其變熱，賦予生命。所謂「活數據」，是動態的數據，流通的數據，因互動而產生，因產生而互動，是自然演化的數據，要用大數據的思維去考慮這些數據怎樣才能帶來效益。未來大數據的發展前景非常好，與大數據相關的職業比如數據挖掘師，數據分析師等必定會有廣闊的發展空間。
Ⅷ 大數據的作用
大數據的作用：大數據，又稱巨量資料，其特點在於數據量大、速度快、類型多和具有真實性。隨著大數據時代的來臨，大數中簡態據分析也應運而生。
大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析，其包括的主要方面有可視化分析、數據挖掘演算法、預測性分析能力、語義引擎，以及數據質量和數據管理。之所以說大數據分析能夠比我們更了解自己，主要依據在於大數據分析是一種藉助於科技手段賣源對現有數據進行分析的過程，這一過程中的每一個環節都嚴格按照已寫好的軟體程式進行運算，不會受到人的主觀意識影響，也不會受到外界環境的影響，也就是說，通過大數據分析出的結果更具有客觀性和咐賀精確性。
Ⅸ 大數據時代，為什麼要使用大數據
大數據是什麼?是一種運營模式，是一種能力，還是一種技術，或是一種數據集合的統稱?今天我們所說的「大數據」和過去傳統意義上的「數據」的區別又在哪裡?大數據的來源又有哪些?等等。當然，我不是專家學者，我無法給出一個權威的，讓所有人信服的定義，以下所談只是我根據自己的理解進行小結歸納，只求表達出我個人的理解，並不求全面權威。先從「大數據」與「數據」的區別說起吧，過去我們說的「數據」很大程度上是指「數字」，如我們所說的客戶量，業務量，營業收入額，利潤額等等，都是一個個數字或者是可以進行編碼的簡單文本，這些數據分析起來相對簡單，過去傳統的數據解決方案(如資料庫或商業智能技術)就能輕松應對;而今天我們所說的「大數據」則不單純指「數字」，可能還包括「文本，圖片，音頻，視頻……」等多種格式，其涵括的內容十分豐富，如我們的博客，微博，輕博客，我們的音頻視頻分享，我們的通話錄音，我們位置信息，我們的點評信息，我們的交易信息，互動信息等等，包羅萬象。用正規的語句來概括就是，「數據」是結構化的，而「大數據」則包括了「結構化數據」「半結構化數據」和「非結構化數據」。關於「結構化」「半結構化」「非結構化」可能從字面上比較難理解，在此我試著用我的語言看能否形象點地表達出來:由於數據是結構化的，數據分析可以遵循一定現有規律的，如通過簡單的線性相關，數據分析可以大致預測下個月的營業收入額;而大數據是半結構化和非結構化的，其在分析過程中遵循的規律則是未知的，它通過綜合方方面面的信息進行模擬，它以分析形式評估證據，假設應答結果，並計算每種可能性的可信度，通過大數據分析我們可以准確找到下一個市場熱點。 基於此，或許我們可以給「大數據」這樣一個定義，「大數據」指的是收集和分析大量信息的能力，而這些信息涉及到人類生活的方方面面，目的在於從復雜的數據里找到過去不容易昭示的規律。相比「數據」，「大數據」有兩個明顯的特徵:第一，上文已經提到，數據的屬性是包括結構化、非結構化和半結構化數據;第二，數據之間頻繁產生交互，大規模進行數據分析，並實時與業務結合進行數據挖掘。解決了大數據是什麼，接下來還有一個問題，大數據的來源有哪些?或者這個問題這樣來表達會更清晰「大數據的數據來源有哪些?」對於企業而言，大數據的數據來源主要有兩部分，一部分來自於企業內部自身的信息系統中產生的運營數據，這些數據大多是標准化、結構化的。(若繼續細化，企業內部信息系統又可分兩類，一類是「基幹類系統」，用來提高人事、財會處理、接發訂單等日常業務的效率;另一類是「信息類系統」，用於支持經營戰略、開展市場分析、開拓客戶等。)傳統的商業智能系統中所用到的數據基本上數據該部分。而另外一部分則來自於外部，包括廣泛存在於社交網路、物聯網、電子商務等之中的非結構化數據。這些非結構化數據由源於 Facebook、Twitter、LinkedIn 及其它來源的社交媒體數據構成，其產生往往伴隨著社交網路、移動計算和感測器等新的渠道和技術的不斷涌現和應用。具體包括了:如，呼叫詳細記錄、設備和感測器信息、GPS 和地理定位映射數據、通過管理文件傳輸協議傳送的海量圖像文件、Web 文本和點擊流數據、科學信息、電子郵件等等。由於來源不同，類型不同的數據透視的是同一個事物的不同的方面，以消費客戶為例，消費記錄信息能透視客戶的消費能力，消費頻率，消費興趣點等，渠道信息能透視客戶的渠道偏好，消費支付信息能透視客戶的支付渠道情況，還有很多，如，客戶會否在社交網站上分享消費情況，消費前後有否在搜索引擎上搜索過相關的關鍵詞等等，這些信息(或說數據)從不同的方面表達了客戶的消費過程的方方面面。因此，一般來說，企業用以分析的數據來源越廣越全面，其分析的結果就越立體，越接近於真實。因此，大數據分析意味著企業能夠從不同來源的數據中獲取新的洞察力，並將其與企業業務體系的各個細節相融合，以助力企業在創新或者市場拓展上有所突破。針對「數據量」這個話題，亞馬遜CTO Vogels曾經說過，「在運用大數據時，你會發現數據越大，結果越好。為什麼有的企業在商業上不斷犯錯?那是因為他們沒有足夠的數據對運營和決策提供支持。一旦進入大數據的世界，企業的手中將握有無限可能。」可以預料，在不遠的未來，企業如何通過抓住用戶獲取源源不斷的數據資產將會是一個新的兵家必爭之地。在這個層面上，Facebook、Twitter、Google、Amazon，包括電信運營商等領先企業具有無可比擬的優勢。在大數據的領域里是否數據量越大越好?很多時候我們寫文章，並不是想要去重復某一個眾所周知的事實，而更多的是想從另外一個角度試圖去質疑那些已成事實的事實，並不是想要去推翻，而只是去看這個事實是否存在另外的可能性，雖然很多時候我的那些質疑會漏洞百出，並顯得幼稚可笑，但我覺得一個事物的健康發展需要不同的聲音，而這正是我們寫文章的意義所在。所以，我現在問題是，在大數據的領域里是否數據量越大越好?對於這個問題，我覺得應該分兩個層面來看，第一個層面是，對大數據這個整體而言，數據肯定是越大越好的，多元的數據能讓不同行業，不同組織都可以從大數據中尋找到解決問題的方法，也是基於此，現在越來越多的企業組織通過不同的終端、應用或者其他手段去瘋狂地收集多元的數據，大數據讓人們能有足夠的能力和視野將地球(包括地球上的一切)作為一個整體去看待，這是在從前無法想像的。第二個層面是，對於大數據的具體應用而言，數據量是否越大越好，我卻有不同的看法。我的理解是，在大數據的實際應用中你用以分析的數據量越大，你能得到的東西就越多，而至於得到的那些東西是否是你所需要的，或者對你是否有價值的，沒有人能保證。就如同樹林里有100條路，每條路上都有一些你覺得有意思的東西，如果你有足夠的時間，你可以走遍這100條路，收獲很多有意思的小東西，但不是每一條路都會讓你得到真正有價值的東西。經常做數據分析的朋友應該會有同感，在分析的過程中你會發現不同的數據通過不同的組合導入不同的分析模型會得到很多不同的結果，有時候會有一些很新鮮的結果被發現，這會讓你很驚喜，但大部分這些新鮮的結果最後只會出現在你的微博里，而不會出現在正式的分析報告中，因為分析報告是為解決某一具體問題而存在的，旁枝末節太多會顯得臃腫且容易混淆。所以，我認為，在大數據的具體應用面前，我們先要做的是把「大數據」這個概念忘掉，我們必須弄清楚到底想從大數據中得到什麼，然後帶著目的去收集有用的數據，輸入至分析模型中，直接導向我們想要的結果。否則你將花費大量時間、資源成本去獲取數據，分析數據。我們需要大數據應用是能夠幫助解決問題的行為洞察，而不是試圖研究每一條能夠得到的信息。不得不說，大數據的世界太魔幻了，裡面的誘惑很多，如果你不是帶著明確的目標去應用，你很有可能被陷入在五光十色的誘惑中無法自拔。即使你走進了一座金山，最後你能帶走的最多也只是你能提動的一小口袋。另外，這同時也揭示，為了避免應用者困在「大數據的金山」，大數據必須往下細化，針對不同行業不同領域的特定問題制定不同的解決工具，未來大數據將會遵循消費化模式，核心基礎設施將作為服務或應用程序來提供。
Ⅹ 如何理解數據分析和大數據的關系
從大數據的技術鏈來看，數據分析是其中的重要一環，也是目前大數據價值化的核心環節，所以很多人也把大數據就理解為數據分析了。雖然數據分析比較重要，但是在大數據時代，要想學習數據分析也需要掌握一系列大數據技術，包括大數據平台知識、統計學知識和機器學習知識，目前統計學和機器學習是大數據分析的兩種基本形式。
從崗位劃分上來看，大數據領域目前的崗位主要集中在三個領域，分別是大數據開發崗、大數據分析崗和大數據運維崗位，目前大數據開發崗的人才缺口相對比較大，所以目前很多大數據方向的研究生也會選擇開發崗，雖然大數據分析崗位也不少，但是崗位競爭還是非常激烈的，很多博士研究生也比較願意選擇分析崗(演算法崗)。
從知識結構上來看，學習大數據分析和學習大數據開發還是有區別的，大數據開發比較側重程序設計能力，而數據分析則比較側重演算法知識的學習和運用，目前很多團隊也要求演算法工程師要具備一定的編程能力。
最後，學習數據分析對於數學基礎的要求相對比較高，所以如果數學基礎比較薄弱，可以考慮一下開發方向和運維方向。
關於如何理解數據分析和大數據的關系，青藤小編就和您分享到這里了。如果你對大數據工程有濃厚的興趣，希望這篇文章能夠對你有所幫助。如果您還想了解更多數據分析師、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。