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什么是大数据分析，为什么它很重要？

作者：Simplilearn最后更新于6月13日，202267532

What is Big Data Analytics and Why It is Important?

什么是大数据分析？

大数据分析是一个用于提取有意义的见解的过程，如隐藏的模式、未知的相关性、市场趋势和客户偏好。大数据分析提供了各种优势--它可用于更好的决策，防止欺诈活动，以及其他事项。

为什么大数据分析很重要？

在当今世界，大数据分析正在推动我们在网上所做的一切--在每个行业。

以音乐流媒体平台Spotify为例。该公司拥有近9600万用户，每天产生大量的数据。通过这些信息，这个基于云的平台通过一个智能推荐引擎，根据喜欢、分享、搜索历史等自动生成推荐歌曲。实现这一点的是作为大数据分析结果的技术、工具和框架。

如果你是Spotify的用户，那么你一定遇到过顶级推荐部分，它是基于你的喜欢、过去的历史和其他东西。利用一个推荐引擎，利用收集数据的过滤工具，然后用算法进行过滤，是很有效的。这就是Spotify所做的。

但是，让我们先回到基础知识上来。

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什么是大数据？

大数据是指无法使用传统工具存储、处理或分析的大量数据集。

今天，有数以百万计的数据源以极快的速度产生数据。这些数据源存在于世界各地。一些最大的数据源是社交媒体平台和网络。让我们以Facebook为例--它每天产生超过500兆字节的数据。这些数据包括图片、视频、信息等等。

数据也以不同的格式存在，如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。例如，在一个普通的Excel表格中，数据被归类为结构化数据--有明确的格式。相比之下，电子邮件属于半结构化数据，而你的图片和视频则属于非结构化数据。所有这些数据结合起来就构成了大数据。

让我们来看看大数据分析的四个优势。

还请阅读。数据科学vs.大数据vs.数据分析

大数据分析的好处和优势

1.风险管理

使用案例：Banco de Oro，一家菲律宾银行公司，使用大数据分析来识别欺诈活动和差异。该组织利用它来缩小嫌疑人名单或问题的根本原因。

2.2. 产品开发和创新

使用案例。罗尔斯-罗伊斯公司是为全球航空公司和武装部队提供喷气发动机的最大制造商之一，它利用大数据分析来分析发动机的设计效率如何，以及是否需要改进。

3.3. 在组织内更快、更好地进行决策

使用案例：星巴克利用大数据分析技术来做出战略决策。例如，该公司利用它来决定一个特定的地点是否适合开设新的分店。他们会分析几个不同的因素，如人口、人口统计学、地点的可及性等等。

4.改善客户体验

使用案例。达美航空使用大数据分析来改善客户体验。他们监测推文，以了解客户对他们的旅程、延误等的体验。航空公司识别负面推文，并采取必要的措施来补救。通过公开处理这些问题并提供解决方案，这有助于航空公司建立良好的客户关系。

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大数据分析的生命周期阶段

现在，让我们回顾一下大数据分析的工作原理。

阶段1 - 商业案例评估 - 大数据分析的生命周期始于商业案例，它定义了分析背后的原因和目标。
阶段2 - 识别数据 - 在这里，要识别各种各样的数据源。
第3阶段--数据过滤--在此对前一阶段确定的所有数据进行过滤，以去除损坏的数据。
第四阶段--数据提取--与工具不兼容的数据被提取出来，然后转化为兼容的形式。
阶段5 - 数据汇总 - 在这个阶段，不同数据集的相同字段的数据被整合。
第六阶段 -数据分析- 使用分析和统计工具对数据进行评估，以发现有用的信息。
阶段7 - 数据的可视化 -利用 Tableau、Power BI和QlikView等工具，大数据分析师可以制作分析的图形可视化。
第八阶段 - 最终分析结果 - 这是大数据分析生命周期的最后一步，将分析的最终结果提供给将采取行动的业务利益相关者。

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大数据分析的不同类型

以下是大数据分析的四种类型。

1.描述性分析

这将过去的数据总结成人们可以轻松阅读的形式。这有助于创建报告，如公司的收入、利润、销售等等。此外，它还有助于社会媒体指标的表格化。

使用案例：陶氏化学公司分析了其过去的数据，以提高其办公室和实验室空间的设施利用率。使用描述性分析法，陶氏能够识别出未被充分利用的空间。这种空间整合帮助该公司每年节省近400万美元。

2.诊断性分析

这是为了了解首先是什么导致了一个问题。像钻研、数据挖掘和数据恢复等技术都是例子。企业使用诊断性分析，因为它们提供了对特定问题的深入洞察力。

使用案例。一家电子商务公司的报告显示，他们的销售额下降了，尽管客户正在向他们的购物车中添加产品。这可能是由于各种原因，如表格没有正确加载，运费太高，或者没有足够的支付选项。这时，你可以使用诊断分析法来找到原因。

3.预测性分析

这种类型的分析法研究历史和现在的数据，对未来进行预测。预测性分析使用数据挖掘、人工智能和机器学习来分析当前数据，并对未来做出预测。它的工作是预测客户趋势，市场趋势，等等。

使用案例。贝宝（PayPal）确定他们必须采取什么样的预防措施来保护他们的客户免受欺诈性交易。利用预测分析，该公司使用所有的历史支付数据和用户行为数据，建立一个预测欺诈活动的算法。

4.规定性分析

这种类型的分析为某一特定问题开出了解决方案。透视分析法与描述性和预测性分析法都有合作。大多数时候，它依赖于人工智能和机器学习。

使用案例。预测性分析可用于最大化航空公司的利润。这种类型的分析用于建立一种算法，该算法将根据众多因素自动调整航班票价，包括客户需求、天气、目的地、假日季节和石油价格。

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大数据分析工具

以下是一些关键的大数据分析工具。

Hadoop- 有助于存储和分析数据
MongoDB - 用于频繁变化的数据集
Talend - 用于数据整合和管理
Cassandra--分布式数据库，用于处理大块的数据
Spark - 用于实时处理和分析大量的数据
STORM--一个开源的实时计算系统
Kafka--一个分布式流媒体平台，用于容错存储

大数据行业应用

以下是大数据被积极使用的一些行业。

电子商务 - 预测客户趋势和优化价格是电子商务使用大数据分析的几种方式。
营销 - 大数据分析有助于推动高投资回报率的营销活动，从而提高销售额
教育--用于根据市场需求开发新课程和改进现有课程
医疗保健--在患者病史的帮助下，大数据分析法被用来预测他们出现健康问题的可能性有多大
媒体和娱乐--用于了解节目、电影、歌曲等的需求，向其用户提供个性化的推荐列表
银行业--客户的收入和消费模式有助于预测选择各种银行服务的可能性，如贷款和信用卡
电信--用于预测网络容量和改善客户体验
政府--大数据分析有助于政府的执法工作，以及其他事项。

常见问题

1.用简单的话来说，什么是大数据？

大数据是传统数据管理工具无法存储或处理的大量复杂数据的集合。

2.大数据分析的含义是什么？

大数据分析是指分析大数据的复杂过程，以揭示相关关系、隐藏模式、市场趋势和客户偏好等信息。

3.我可以免费学习大数据吗？

是的，Simplilearn提供免费的大数据课程，从hadoop到mongoDB等等。

4.学习大数据值得吗？

学习大数据将拓宽你的专业领域，并为你提供竞争优势，因为大数据技能的需求量很大，对大数据的投资也在不断地成倍增长。

5.大数据需要编码吗？

是的，学习如何编码对大数据来说是必不可少的。

6.大数据是一个好职业吗？

这将取决于你的教育、技能和职位。大数据工作总体上是非常高薪的。大数据的年薪在50,000-165,000美元之间。

你是否为开始大数据分析的职业生涯做了足够的准备？试着回答这些大数据实践测试问题，现在就可以知道了。

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2.2. 产品开发和创新

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