大数据的分析理念（大数据分析是干嘛的）

本篇目录：

1、对大数据的理解与思考2、大数据思维的核心是什么?3、大数据分析的5个方面4、大数据分析的三大原则5、大数据分析的概念和方法

对大数据的理解与思考

“大数据”是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。

大数据（Bigdata）通常用来形容一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

如今还有绝大多数的公司对于大数据渴望又不知道如何下手，其中大致包括两个方面。想做数据分析，但是之前没有相关的数据意识，基础数据丢失或从未搜集，或者数据孤岛严重，行业数据相对独立而难以共享。

你好，大数据是指巨量的数据，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。当下，大数据技术作为新兴技术被许多互联网大厂所需，以华为为例。

大数据思维的核心是什么?

1、大数据的核心是云技术和BI，离开云技术，大数据没有根基和落地可能；离开BI和价值，大数据又变化为舍本逐末，丢弃关键目标。简单的总结为大数据的目标驱动是BI，大数据实施落地是云技术。

2、大数据的核心是云技术和BI。大数据（bigdata）是指无法在一定时间内用常规软件工具对其内容进行抓取、管理和处理的数据集合。

3、“大数据”的核心：整理、分析、预测、控制。重点并不是我们拥有了多少数据，而是我们拿数据去做了什么。如果只是堆积在某个地方，数据是毫无用处的。它的价值在于“使用性”，而不是数量和存储的地方。

4、大数据时代的核心是分析。最早提出大数据时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，大数据在物理学、生物学、环境生态学等领域以及军事、金融、通讯等行业存在已有时日，却因为近年来互联网和信息行业的发展而引起人们关注。

5、大数据技术的战略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。换而言之，如果把大数据比作一种产业，那么这种产业实现盈利的关键，在于提高对数据的“加工能力”，通过“加工”实现数据的“增值”。

大数据分析的5个方面

Data Mining Algorithms（数据挖掘算法）可视化是给人看的，数据挖掘就是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法让我们深入数据内部，挖掘价值。这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。

大数据分析的基础就是以上五个方面，当然更加深入大数据分析的话，还有很多很多更加有特点的、更加深入的、更加专业的大数据分析方法。

主要技术有五类。根据查询大数据相关资料得知，大数据分析的主要技术分为以下5类。

假如大数据真的是下一个重要的技术革新的话，我们最好把精力关注在大数据能给我们带来的好处，而不仅仅是挑战。预测性分析能力预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。

数据质量和数据管理 数据质量和数据管理是一些管理方面的最佳实践。经过标准化的流程和东西对数据进行处理能够保证一个预先界说好的高质量的剖析成果。

在这2个方面，地理定位和无线电频率的识别追踪货物和送货车，利用实时交通路线数据制定更加优化的路线。人力资源业务也通过大数据的分析来进行改进，这其中就包括了人才招聘的优化。

大数据分析的三大原则

关注效率原理 企业可通过分析大数据来让决策更为科学，并且还应该由关注精确度转变为关注效率。大数据之所以能提高生产效率和销售效率，是因为它能够让人们知道市场及消费者的需求。

常用大数据分析方法 描述性分析 这是业务上使用最多的分析方法，也是最简单的数据分析方法，为企业提供重要的指标和业务衡量方法，可以通过企业各种数据获得很多客户的情况，例如客户的喜好，使用产品习惯等。

企业应用大数据的三个误区和原则_数据分析师考试 目前大数据很火，但是实际情况并不像大数据供应商说的那样，企业采用了大数据就会产生商机。

首先给出一个通用化的大数据处理框架，主要分为下面几个方面：数据采集与预处理、数据存储、数据清洗、数据查询分析和数据可视化。

人-货-场分析主要用于竞品分析或者是竞店分析，从客户、商品、场景三个维度出发，分析自己的客户和竞品的客户之间到底有什么差别，找到差异点之后才能对竞品进行精准打击，把对方的客户转化为自己的客户。

存储技术 大数据可以抽象地分为大数据存储和大数据分析，这两者的关系是：大数据存储的目的是支撑大数据分析。大数据三个层面 第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。

大数据分析的概念和方法

大数据可应用于各行各业，将人们收集到的庞大数据进行分析整理，实现资讯的有效利用。

大数据分析是指通过收集、存储、处理和分析海量数据，从中发掘出有价值的信息和趋势，为决策提供支持和指导。

大数据分析方法：描述型分析：这种方法向数据分析师提供了重要指标和业务的衡量方法。例如，每月的营收和损失账单。数据分析师可以通过这些账单，获取大量的客户数据。了解客户的地理信息，就是“描述型分析”方法之一。

分类 分类是一种根本的数据剖析方法，数据依据其特点，可将数据对象区分为不同的部分和类型，再进一步剖析，能够进一步发掘事物的本质。

大数据简单来说：就是海量的信息！不论用途，不论方向，就是简单地信息收集，参数收集，所有这些汇总起来就是大数据。

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