1、将大数据分析纳入流程的做法揭示了非结构化数据，从而有助于管理者以系统的方式分析其决策，并在需要时采取替代方法。
2、“大数据”是近年来IT行业的热词，大数据在各个行业的应用逐渐变得广泛起来，进入2012年，大数据（bigdata）一词越来越多地被提及，人们用它来描述和定义信息爆炸时代产生的海量数据，并命名与之相关的技术发展与创新。
3、大数据的意义在于变革经济的力量：生产者是有价值的，消费者是价值的意义所在。有意义的才有价值，消费者不认同的，就卖不出慎丛去，就实现不了价值;只有消费者认同的，才卖得出去，才实现得了价值。大数据帮助我们从消费者这个源头识别意义，从而帮助生产者实现价值。这就是启动内需的原理。
4、大数据的意义表现在变革组织的力量：随着具有语义网特征的数据基础设施和数据资源发展起来，组织的变革就越来越显得不可避免。大数据将推动网络结宽察樱构产生无组织的组织力量。最先反映这种结构特点的，是各种各样去中心化的WEB2.0应用，如RSS、维基、博客等。 大数据之所以成为时代变革力量，在于它通没蚂过追随意义而获得智慧。
Ⅱ 数据分析的重要性
在当今时代，数据是很重要的，尤其对于像在Linckia海星客（www.linckia.cn）这样有着开放工位以及独立办公间的联合办公空间里的那些创业者来说，在起步阶段对于数据的把控，良好的分析是企业未来成长的关键所在，不管是什么方面，像是人力，健康管理，法律咨询等等都需要做好相关的数据分析。在企业的众多经营活动中，每天都会产生大量的数据，这些看似毫无关联的数据，往往能够具有深层次的紧密关系，对于企业的经营和发展策略的决策都会有十分重要的作用和意义。随着大数据时代的来临，数据分析已经成为了企业的经营管理者们极为重视的一项活动内容。数据分析能够通过大量的数据收集和整理，来对客观情况进行更为正确和完整的反映，相比其他的数据报表更为系统、全面和集中，让人们更容易进行理解、阅读和利用。作为数据分析最为重要的功能之一，对企业经营管理过程中所产生的数据进行监督具有十分重要的作用，能够对企业的相关活动所产生的效果进行了解，以帮助企业的良性发展。通过数据岁坦分析，能够有效的帮助企业进行各项活动的决策内容的实施与决定。乎答桐利用大数据资产对任何公司来说都是很重要的，不论公司大小。当大数据的潜力通过可视化达到最大时，之前未看到的趋势就举旦很容易被发现。大数据可视化是未来的发展趋势，使用更多的工具来获得更多的见解也是必须的。
Ⅲ 5G大数据时代来临了，而你还不懂数据分析OUT了，学会它只需三
我们已经进入了5G时代，大数据运用随处可见，5G时代的到来，加速了数据分析的运用。
现在已经不是数据真的有用没用的时代了，而是要如何运用数据分析的时代了。
可是你懂得数据分析吗？会运用数据氏肆档来帮助你吗？
如何通过分析多种数据关系，提取对自己有用的信息来锁定问题的关键原因呢？
如何通过数据来反映客观事实，增强自己的说服力呢？
作为大数据时代的一员，学会数据分析已经成为新时代的标配。
来自日本柏木吉基创作的歼乱《 如何用数据解决实际问题 》则很好的给出了答案。
2014年，柏木吉基创立数据&故事公司，曾为众多日本顶级企业提供高水平的数据分析培训，其方法简单实用和卓见成效而广受好评。
而本书中介绍了一整套简单实用又立竿见影的方法和流程，让你轻松掌握数据分析与解决问题的能力。
如何用数据解决实际问题
那为何我们迫切的需要掌握这种用数据解决实际问题的能力呢？
1、在面对新事物层出不穷的当今社会，我们已经无法仅仅凭个人或组织的既往经验来判断和解决所有的问题，我们必须要通过数据分析后才能呈现出问题，以便进一步来解决。
2、随着全球化的发展，业务逐渐走向多元化，并不断扩大，从业务的整体来看，个人所能掌握的知识是极其有限的。
3、只有学会数据分析，我们才能有目的去收集和整理数据，并对数据进行加工和分析，从而从其中提炼有价值的信息，为更好的做决策提供参考。
那如何掌握通过数据来解决实际问题的能力呢？
1、解决问题，你需要“流程”
解决问题应该先从明确目的开始。我们在做好前期的"数据整理'后，应该先去了解其关键部分，即从广阔的视角出发到聚焦于关键点，找到问题的关键才是“数据分析”的开始。
数据分析前要明确目的
开端决定了结论的质量，对所有问题来说，最初的“问题定义”都决定了后面工作的成败。
当分析者只关注了代表结果的数据，而没有具体考虑分析的目的或问题，那他接下来就不知道该如何做，就无法实现“改进结果”“解决问题”的目的。
只有关注数据分析的目的，是针对"原因是什么，需要采取哪些行动“等问题得出结论，只有这样才能真正在工作中，提高工作效率。
数据分析需要”假设“
数据分析需要“假设”
我们既然采用了数据分析这种科学的研究方法，就应该尽量客观地提出假设。
确定目的或问题后，我们才能决定假设、方法、所需数据等具体内容。我们需要通过“WHAT型假设”对分解和比较数据来锁定问题的关键原因。在“锁定关键原因”时，还需要通过“WHY型假设”来列举出候补原因。
思考问题之外的问题
我们从不就事论事，只看问题本身，我们会留意“问题之外的问题”，试着从高出自己一两个级别的水平进行思考。
思考之外的问题
举例而言：汽车销量下滑，怎么办？解决问题先从明确目的开始，就是明确汽车计划销量与现实之间的差距，在定量把握问题的同时，把握大致的现状。汽车销售额自一年前开始逐渐减少，与上一年度的月平均销售额相比，本年度最近一个月降低了大约15%。这意味着与本年度计划相比，全年预计将有约10%的目标无法实现。“也就是说，首先需要确定，用“销售额”作为衡量汽车销量减少程度的指标。为了确认这就是“问题”，还需要明确现状与计划之间的差距，即从最开始就要明确没有达到计划的“现实”与“计划”之间的差距。接下来，我们才可以决定假设具体的问题来讨论如何做、做什么、需要改进多少的问题。
2、分解数据，找到“问题的关键”
在明确目的或问题、大致把握现状之后，进入提出假设、确定问题关键的阶段。那么，具体应该如何找到“雹培问题的关键”呢？
学会把握数据的视点的问题，在很多情况下可以通过“趋势”和“快照”两个视点来解决。
“趋势”视点可以捕捉一段时间内的变化，通过观察过去的数据变化，来预测将来的动向，重点挖掘问题的关键和原因所在，找到所需信息的概率就会增加。
“快照”视点是截取某个期间的情况。用指标体现该期间的大小、比例和分布情况等，可以轻松地把握大致情况，从而确定该因素对问题的影响程度。
运用“趋势”和“快照”的视点把握了数据的整体情况之后，可以运用相同的视点找到问题的关键。
对较大范围的数据，即使进行比较也很难找到差异。此时需要运用“四则运算”来分解数据，使其变得更为详细和具体。这种方法叫作“WHAT型假设”。
WHAT型假设
将较大变量分解为具体指标，我们从需要考虑从何种维度对该指标进行比较，才能找到问题的关键。
应用最广、最具代表性、最便于计算的统计指标要算平均值。平均值能够作为体现数据“大小”的代表值或标准值发挥作用。平均值这个指标用途广泛、非常便利。
对于想了解每月变化的人来说，使用平均值能剔除那些过剩信息，为实际工作带来很多方便。
平均值不能代表总体，它受到离群值得影响，而且，数据波动越大，离群值就越多。
如果以平均值为中心，所有数据都大致均等地分布在其左右两侧，那么中位数的值必然会接近平均值。相反，如果受离群值的影响，平均值在所有数据中的位置较偏，那么中位数与平均值之间就会出现较大差异。
平均数和中位数的优缺点
举例：对“新车销售总额”这个问题进行分解，通过四则运算，来找到“问题的关键”。用“WHAT型假设”进行分解。左端的“新车销售总额”是代表最根本问题的指标，可以分解为“新车销售数量”与“平均单价”的乘法。分解“销售总额”的构成要素，可以使分析者看到更为具体的内容。从新车销售数量和平均单价两个方面，可以比只看销售挖掘得更为深入。仅根据新车销售数量的变化，还无法找出“问题的关键”。因此，还需要将新车销售数量分解为“本品牌首次购买数量”与“本品牌内再次购买数量”的加法。如果进一步分解能体现出数据特征的差异，可以继续分解，从而提高分析的准确度。可以将“本品牌首次购买数量”，分为“从其品牌流入”的用户和首次购车的用户。将“曾经买过本品牌产品分解为再次购买时仍然选择了本品牌产品的用户和转为购买其他品牌产品的用户。
3、采用交叉观点，锁定“原因”
关注两种以上数据之间的关联程度，就可能获得仅从一种数据中绝对无法得到的信息。换句话说，就是将视野从一维的数据，扩大为关注2个维度，有意识地转换思路和视点。
”相关系数“可以表示相关程度，计算相关系数的方法叫作”相关分析“。相关系数越接近1，正相关的程度越高。相关系数为0，表示两个数据没有任何关联，互相独立。
相关系数的优势
（1）能够立即得出答案
比如运用EXCEL的XXX函数，立刻就可以得出相关系数，对每天忙于日常业务，需要在短时间内找到答案的一线工作人员来说，相关系数可以节约时间的特点极其重要。
相关系数
（2）简单易懂，更容易得到对方理解
相关分析的结果介于-1至+1之间，对任何人来说都很易于理解，而且无须向对方解释“相关”的含义及分析结果的意义。
（3）能够分析单位不同的数据
两种数据单位不同，无法进行四则运算，或者单纯用数值进行比较，但做相关分析就完全没有问题。
（4）为回归分析等进一步分析做铺垫
将数据的相关关系写成公式，就可以通过“回归分析”做出更为具体的预测或指定计划方案等。
相关分析可以单独运用于实际业务，也可以为其他深入分析做准备。
找到相关分析的着眼点
相关分析的着眼点
在解决问题的实际工作中应用相关分析的两种模式：
第一种模式通过相关分析，找出对最终目标具有密切影响的原因。
例如：针对“销售额”这个最终目标找出“顾客满意度”“降价”“产品魅力”等可能影响该目标的因素，观察这些因素与其相关程度的高低。
第二种模式是在某个业务流程中找到瓶颈。
业务流程中包含金钱、信息等的流动，理想的状态是所有要素畅通无阻地抵达最终输出，但某个环节出现停滞，预想的输出就无法实现。
比如：面对“计算机销售为取得预想业绩”的问题，需要在实现“销售台数”这一最终输出的流程中，找出问题所在，并采取适当的措施。
锁定原因也需要”假设“
（1）寻找接近结果的原因
举例：针对提高销售额的目的，将“营销费用”作为原因的话，销售额和营销费用需要通过“来店人数”才能具有关联。三者之间是“销售额---来店人数---营销费用”的链条结构。但是影响销售额的不只有来店人数，而营销费用和销售额没有直接的关联。
（2）选择能够采取对策的原因
从理论上找到很多原因，并断定其与要实现的指标具有高度相关，在建立假设时就要设想“假设得到验证，就能采取哪些对策”。
举例车型B客户忠诚度下降
举例：通过建立WHY型假设，关注影响客户忠诚度的要素车型B的客户忠诚度下降，影响了销售数量和销售额。那么为什么会出现这种情况呢？可以通过关注客户忠诚度与其他数据之间的相关关系来锁定原因。从“用户再次购买时为什么选择其他公司产品”的疑问开始，最终将问题归纳为“售后服务”“产品”和“价格”3个关键词。总结关键词，可以便于检查是否有遗漏或缺失。
随着“大数据时代”的到来，数据已经渗透到每一个行业和所有业务职能领域。作为商业人士的我们应该掌握数据分析的本领。 欢迎读原书《 如何用数据解决实际问题 》， 轻松教你实现数据与实际问题的深度融合。
Ⅳ 详解为什么需要做数据分析
有人说，老板要看数据;也有人说，VC投资需要;也有人说，公司运营需要... 产生数据需求的原因有很多，我想现实中大多数人做数据还是为了获得产品的客观现状并有所为的。(我能这样想，大概是因为我是个乐观的孩子吧?)
事实上，数据分析的原因大概如下几点：
1、评估产品机会：产品构思初期，必要的需求调研及市场调研显得尤为关键。产品机会评估对后期产品设计及迭代都至关重要，甚至说决定了一个产品的未来和核心理念。
2、分析解决问题：产品出现不良状况，肯定是存在缘由的。不可能凭空想象臆造问题，必须尊重客观现实。那么只有通过必要的数据试验才能追溯到问题源头，进而制定合理的解决方案，彻底解决问题。
3、支持运营活动：你这个产品功能上线后效果怎么样?A方案和B方案哪个更好些呢?诸如此类的问题，都牵涉到一个“标准”的问题。评判一个问题的好坏，最可靠的恐怕就是数据了。以前我就说过“人是不可靠的，人们总是愿意相信自己想看见的东西。”只有给出真实、可靠、客观的事实——数据，才能对具体的活动作出最真实的评判。
4、预测优化产品：数据分析的结果不仅可以反应出以往产品的状态，即所谓的后见性数据;也可以给出产品未来时间段内可能会遇到的问题，即所谓的先见性数据。一个真正的数据指标必须是可付诸行动的。后见性和先见性的数据都可以付诸行动，区别只是先见性数据能预测未来发生什么，缩短迭代周期，精益求精。
Ⅳ 为什么大数据时代，需要那么多数据干嘛
1. 大数据是企业核心竞争力，也是公司的软实力
大数据席卷了全球，并带来了惊人的利益，这一力量无需多说。大数据使IBM、亚马逊等全球顶尖公司受益，这些公司通过利用大数据开发一些前沿的技术，为客户提供高端服务。
在如今的商业中，大数据显现的惊人优势并不亚于石油或煤炭带来的利益。
2. 掌握数据能力，开采“暗数据”
大数据系统的出现使得这些公司能够将尚未开拓的数据投入使用，并从中提取有意义的信息。过去没有被认可或认为毫无用处的数据突然成为公司的财富，这一点令人惊讶不已。通过大数据分析，这些公司可以加快流程，从而降低运营成本。
3. 软件正在吞噬整个世界 数据争夺战正在打响
我们目前处于数据驱动型经济中，如果无法分析当前或未来的趋势，任何组织都无法生存下去。抢夺数据已经成为决定下一步行动。
4. 决策指导 更智能更快速更精准
在这个激烈的竞争时代，人人都想脱颖而出。但问题是如何实现这一期望 虽然公司与竞争对手持有相同的运营模式，但公司应当如何展现其独一无二 答案在于公司采用的策略。为了表现优于竞争对手，做出良好和智慧决策的能力在每一步中发挥关键作用。这些决定不仅应该是好的决定，而且应该尽可能做出又快又明智的决定，使公司能够在积极的主动出击。
5. 以用户为中心 用户行为数据是营销关键
现在客户有机会随时随地购物，在相关信息帮助下，对于公司需要做出比之前更敏捷的反应这一要求而言具有更大的挑战。但是公司将如何不断地实现这一点呢 答案是借助“大数据”。客户动向是不断变化的，因此营销人员的策略也应该做出相应调整。通过整合过去和实时数据来评估客户的品味和喜好，这样可以使公司采取更快捷的应对措施。
6. 通过数据仓库使数据资产变现
这些公司越来越大，因此不同的流程产生不同的数据。资料仓储中的许多重要信息仍然无法访问。然而，公司已经能够使用大数据分析这一武器来挖掘这座大山，让分析师和工程师深入研究，并提供新颖而又有意义的见解。
Ⅵ 大数据分析有什么作用
很多人都拥有很强的商业分析能力，而这个很强的商业分析能力之所以强大是因为他们拥有足够强大的数据分析能力，学会分析数据不仅有助于增强商业领域的分析能力，也将有助于其它领域的分析能力。那数据分析到底拥有哪些作用呢?
一、可以提高工作效率
当在工作中碰到几千个甚至几万个数据的时候，不仅需要耗费大量的时间以及精力对其进行分类归纳，还需要分类归纳的数据中找出数据与数据之间的内在关系，是变量与变量之间的关系，还是变量与定量之间的关系，这个关系的寻找就需在借助数据分析的作用。有了数据分析，可以将数据之间的关系可以其它方式表现出来，比如通过图表的变化关系来阐述数据之间的关系;通过数据分析工具来找到数据之间的内在规律。这样就可以大大节省工作的时间，从而提高工作的效率。
二、可以使分析工作进行的更有条理
庞大的数据库一般是杂乱无章的，从表面上也看不出数据之间到底有何联系，人们在工作过程中也很难一下子记住那么多的数据，因为这种种困难将会大大阻碍工作进程，同时也会造成工作处理进程上的混乱。而通过数据分析让数据变得可视化，更利于工作人员记住，更益于工作人员进行分类，这样就会使各项工作进行得更加清晰有条理。
三、可以使分析的结果更加准确
当数据量非常庞大时，单用眼睛看，用脑袋记就会很容易出现混乱，计算的结果也会容易出错，有可能还会造成大量错误，有了数据分析后无论是条理上还是在层次上都会更加明了清晰，可以有效地确保分析结果的准确无误。
现今各行各业一般都自带数据分析工具或者软件，正是因为它的作用在各项工作中必不可缺，故而人们只能借助数据分析的力量让自己的工作开展得更顺利，更快地完成相应的工作。这也许就是数据分析在现实生活中的独特魅力吧？
Ⅶ 为什么大数据如此重要
大数据是一种现代云基础架构，它包含了多种与其他人连接和共享信息的方法。它推动了“物联网”的发展，如通过社交网站连接人、通过共享朋友或网络来寻找人们之间互相认识的可能性。大数据的背后运行着人工智能，而它对于大多数人而言是完全透明的，人们不知道背后有这样的技术。大数据位于人们日常使用的智能手机之后，然后人们通过它给移动互联网贡献信息，即使他们并没有意识到这一点。
为什么大数据如此重要?
第一，对大数据的处理分析正成为新一代信息技术融合应用的结点。移动互联网、物联网、社交网络、数字家庭、电子商务等是新一代信息技术的应用形态，这些应用不断产生大数据。云计算为这些海量、多样化的大数据提供存储和运算平台。通过对不同来源数据的管理、处理、分析与优化，将结果反馈到上述应用中，将创造出巨大的经济和社会价值。
第二，大数据是信息产业持续高速增长的新引擎。面向大数据市场的新技术、新产品、新服务、新业态会不断涌现。在硬件与集成设备领域，大数据将对芯片、存储产业产生重要影响，还将催生一体化数据存储处理服务器、内存计算等市场。在软件与服务领域，大数据将引发数据快速处理分析、数据挖掘技术和软件产品的发展。
第三，大数据利用将成为提高核心竞争力的关键因素。各行各业的决策正在从“业务驱动” 转变“数据驱动”。
总结
在大数据时代到来的时候，要用大数据的思维去发掘大数据的潜在价值。大数据的意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。从前我们所了解的数据是冷冰冰的、死气沉沉的，被存到冷备份默默地等着人拿出来用，我们对待数据的感觉十分消极，要先想清楚其用处才开始分析应用。现在，数据时代来临了，人们正在试图点燃数据，使其变热，赋予生命。所谓“活数据”，是动态的数据，流通的数据，因互动而产生，因产生而互动，是自然演化的数据，要用大数据的思维去考虑这些数据怎样才能带来效益。未来大数据的发展前景非常好，与大数据相关的职业比如数据挖掘师，数据分析师等必定会有广阔的发展空间。
Ⅷ 大数据的作用
大数据的作用：大数据，又称巨量资料，其特点在于数据量大、速度快、类型多和具有真实性。随着大数据时代的来临，大数中简态据分析也应运而生。
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析，其包括的主要方面有可视化分析、数据挖掘算法、预测性分析能力、语义引擎，以及数据质量和数据管理。之所以说大数据分析能够比我们更了解自己，主要依据在于大数据分析是一种借助于科技手段卖源对现有数据进行分析的过程，这一过程中的每一个环节都严格按照已写好的软件程式进行运算，不会受到人的主观意识影响，也不会受到外界环境的影响，也就是说，通过大数据分析出的结果更具有客观性和咐贺精确性。
Ⅸ 大数据时代，为什么要使用大数据
大数据是什么?是一种运营模式，是一种能力，还是一种技术，或是一种数据集合的统称?今天我们所说的“大数据”和过去传统意义上的“数据”的区别又在哪里?大数据的来源又有哪些?等等。当然，我不是专家学者，我无法给出一个权威的，让所有人信服的定义，以下所谈只是我根据自己的理解进行小结归纳，只求表达出我个人的理解，并不求全面权威。先从“大数据”与“数据”的区别说起吧，过去我们说的“数据”很大程度上是指“数字”，如我们所说的客户量，业务量，营业收入额，利润额等等，都是一个个数字或者是可以进行编码的简单文本，这些数据分析起来相对简单，过去传统的数据解决方案(如数据库或商业智能技术)就能轻松应对;而今天我们所说的“大数据”则不单纯指“数字”，可能还包括“文本，图片，音频，视频……”等多种格式，其涵括的内容十分丰富，如我们的博客，微博，轻博客，我们的音频视频分享，我们的通话录音，我们位置信息，我们的点评信息，我们的交易信息，互动信息等等，包罗万象。用正规的语句来概括就是，“数据”是结构化的，而“大数据”则包括了“结构化数据”“半结构化数据”和“非结构化数据”。关于“结构化”“半结构化”“非结构化”可能从字面上比较难理解，在此我试着用我的语言看能否形象点地表达出来:由于数据是结构化的，数据分析可以遵循一定现有规律的，如通过简单的线性相关，数据分析可以大致预测下个月的营业收入额;而大数据是半结构化和非结构化的，其在分析过程中遵循的规律则是未知的，它通过综合方方面面的信息进行模拟，它以分析形式评估证据，假设应答结果，并计算每种可能性的可信度，通过大数据分析我们可以准确找到下一个市场热点。 基于此，或许我们可以给“大数据”这样一个定义，“大数据”指的是收集和分析大量信息的能力，而这些信息涉及到人类生活的方方面面，目的在于从复杂的数据里找到过去不容易昭示的规律。相比“数据”，“大数据”有两个明显的特征:第一，上文已经提到，数据的属性是包括结构化、非结构化和半结构化数据;第二，数据之间频繁产生交互，大规模进行数据分析，并实时与业务结合进行数据挖掘。解决了大数据是什么，接下来还有一个问题，大数据的来源有哪些?或者这个问题这样来表达会更清晰“大数据的数据来源有哪些?”对于企业而言，大数据的数据来源主要有两部分，一部分来自于企业内部自身的信息系统中产生的运营数据，这些数据大多是标准化、结构化的。(若继续细化，企业内部信息系统又可分两类，一类是“基干类系统”，用来提高人事、财会处理、接发订单等日常业务的效率;另一类是“信息类系统”，用于支持经营战略、开展市场分析、开拓客户等。)传统的商业智能系统中所用到的数据基本上数据该部分。而另外一部分则来自于外部，包括广泛存在于社交网络、物联网、电子商务等之中的非结构化数据。这些非结构化数据由源于 Facebook、Twitter、LinkedIn 及其它来源的社交媒体数据构成，其产生往往伴随着社交网络、移动计算和传感器等新的渠道和技术的不断涌现和应用。具体包括了:如，呼叫详细记录、设备和传感器信息、GPS 和地理定位映射数据、通过管理文件传输协议传送的海量图像文件、Web 文本和点击流数据、科学信息、电子邮件等等。由于来源不同，类型不同的数据透视的是同一个事物的不同的方面，以消费客户为例，消费记录信息能透视客户的消费能力，消费频率，消费兴趣点等，渠道信息能透视客户的渠道偏好，消费支付信息能透视客户的支付渠道情况，还有很多，如，客户会否在社交网站上分享消费情况，消费前后有否在搜索引擎上搜索过相关的关键词等等，这些信息(或说数据)从不同的方面表达了客户的消费过程的方方面面。因此，一般来说，企业用以分析的数据来源越广越全面，其分析的结果就越立体，越接近于真实。因此，大数据分析意味着企业能够从不同来源的数据中获取新的洞察力，并将其与企业业务体系的各个细节相融合，以助力企业在创新或者市场拓展上有所突破。针对“数据量”这个话题，亚马逊CTO Vogels曾经说过，“在运用大数据时，你会发现数据越大，结果越好。为什么有的企业在商业上不断犯错?那是因为他们没有足够的数据对运营和决策提供支持。一旦进入大数据的世界，企业的手中将握有无限可能。”可以预料，在不远的未来，企业如何通过抓住用户获取源源不断的数据资产将会是一个新的兵家必争之地。在这个层面上，Facebook、Twitter、Google、Amazon，包括电信运营商等领先企业具有无可比拟的优势。在大数据的领域里是否数据量越大越好?很多时候我们写文章，并不是想要去重复某一个众所周知的事实，而更多的是想从另外一个角度试图去质疑那些已成事实的事实，并不是想要去推翻，而只是去看这个事实是否存在另外的可能性，虽然很多时候我的那些质疑会漏洞百出，并显得幼稚可笑，但我觉得一个事物的健康发展需要不同的声音，而这正是我们写文章的意义所在。所以，我现在问题是，在大数据的领域里是否数据量越大越好?对于这个问题，我觉得应该分两个层面来看，第一个层面是，对大数据这个整体而言，数据肯定是越大越好的，多元的数据能让不同行业，不同组织都可以从大数据中寻找到解决问题的方法，也是基于此，现在越来越多的企业组织通过不同的终端、应用或者其他手段去疯狂地收集多元的数据，大数据让人们能有足够的能力和视野将地球(包括地球上的一切)作为一个整体去看待，这是在从前无法想象的。第二个层面是，对于大数据的具体应用而言，数据量是否越大越好，我却有不同的看法。我的理解是，在大数据的实际应用中你用以分析的数据量越大，你能得到的东西就越多，而至于得到的那些东西是否是你所需要的，或者对你是否有价值的，没有人能保证。就如同树林里有100条路，每条路上都有一些你觉得有意思的东西，如果你有足够的时间，你可以走遍这100条路，收获很多有意思的小东西，但不是每一条路都会让你得到真正有价值的东西。经常做数据分析的朋友应该会有同感，在分析的过程中你会发现不同的数据通过不同的组合导入不同的分析模型会得到很多不同的结果，有时候会有一些很新鲜的结果被发现，这会让你很惊喜，但大部分这些新鲜的结果最后只会出现在你的微博里，而不会出现在正式的分析报告中，因为分析报告是为解决某一具体问题而存在的，旁枝末节太多会显得臃肿且容易混淆。所以，我认为，在大数据的具体应用面前，我们先要做的是把“大数据”这个概念忘掉，我们必须弄清楚到底想从大数据中得到什么，然后带着目的去收集有用的数据，输入至分析模型中，直接导向我们想要的结果。否则你将花费大量时间、资源成本去获取数据，分析数据。我们需要大数据应用是能够帮助解决问题的行为洞察，而不是试图研究每一条能够得到的信息。不得不说，大数据的世界太魔幻了，里面的诱惑很多，如果你不是带着明确的目标去应用，你很有可能被陷入在五光十色的诱惑中无法自拔。即使你走进了一座金山，最后你能带走的最多也只是你能提动的一小口袋。另外，这同时也揭示，为了避免应用者困在“大数据的金山”，大数据必须往下细化，针对不同行业不同领域的特定问题制定不同的解决工具，未来大数据将会遵循消费化模式，核心基础设施将作为服务或应用程序来提供。
Ⅹ 如何理解数据分析和大数据的关系
从大数据的技术链来看，数据分析是其中的重要一环，也是目前大数据价值化的核心环节，所以很多人也把大数据就理解为数据分析了。虽然数据分析比较重要，但是在大数据时代，要想学习数据分析也需要掌握一系列大数据技术，包括大数据平台知识、统计学知识和机器学习知识，目前统计学和机器学习是大数据分析的两种基本形式。
从岗位划分上来看，大数据领域目前的岗位主要集中在三个领域，分别是大数据开发岗、大数据分析岗和大数据运维岗位，目前大数据开发岗的人才缺口相对比较大，所以目前很多大数据方向的研究生也会选择开发岗，虽然大数据分析岗位也不少，但是岗位竞争还是非常激烈的，很多博士研究生也比较愿意选择分析岗(算法岗)。
从知识结构上来看，学习大数据分析和学习大数据开发还是有区别的，大数据开发比较侧重程序设计能力，而数据分析则比较侧重算法知识的学习和运用，目前很多团队也要求算法工程师要具备一定的编程能力。
最后，学习数据分析对于数学基础的要求相对比较高，所以如果数学基础比较薄弱，可以考虑一下开发方向和运维方向。
关于如何理解数据分析和大数据的关系，青藤小编就和您分享到这里了。如果你对大数据工程有浓厚的兴趣，希望这篇文章能够对你有所帮助。如果您还想了解更多数据分析师、大数据工程师的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。