数据分析的意义及价值内容推荐

数据分析的意义和价值一

通过面向企业业务场景提供一站式大数据分析解决方案，能够为企业在增收益、降成本、提效率、控成本等四个角度带来价值贡献。

1、增收益

最直观的应用，即利用数据分析实现数字化精准营销。通过深度分析用户购买行为、消费习惯等，刻画用户画像，将数据分析结果转化为可操作执行的客户管理策略，以最佳的方式触及更多的客户，以实现销售收入的增长。

下图为推广收支测算分析，为广告投放提供决策依据。

下图为渠道销量分析，为渠道支持提供数据支撑。

2、降成本

例如通过数据分析实现对财务和人力的管理，从而控制各项成本、费用的支出，实现降低成本的作用。

下图为生产成本分析，了解成本构成情况。

下图为期间费用预实对比分析，把控费用情况。

3、提效率

每个企业都会出具相关报表，利用数据分析工具，如数钥分析云，不懂技术的业务人员也能够通过简单的拖拉拽实现敏捷自助分析，无需业务人员提需求、it人员做报表，大大提高报表的及时性，提高了报表的使用效率。

通过数据分析工具，能够在pc端展示，也支持移动看板，随时随地透视经营，提高决策效率。

4、控风险

预算是否超支？债务是否逾期？是否缺货了、断货了？客户的回款率怎么样？设备的运行是否正常？哪种产品是否需要加速生产以实现产销平衡？...其实，几乎每个企业都会遇到各种各样的风险问题。通过数据分析，能够帮助企业进行实时监测，对偏离了预算的部分、对偏离了正常范围的数值能够进行主动预警，降低企业风险。

下图为税负率指标，当综合税负率过高，可以实现提示和预警。

下图为重要指标预警，重点监控项目的毛利率。

数据分析的意义和价值二

大数据分析提供了几乎无穷无尽的业务和提供了几乎无穷无尽的业务和信息洞察力资源，可导致运营改善和新的机会，使公司能够在几乎每个行业提供未实现的收入。从客户个性化的用例，到降低风险，欺诈检测，内部运营分析，以及几乎每天都会出现的所有其他新用例，公司数据中隐藏的价值使公司希望创建前沿的分析业务。

在原始数据中发现价值给it团队带来了许多挑战。每个公司都有不同的需求和不同的数据资产。在不断发展的市场中，业务计划会快速变化，并且与新指令保持一致可能需要敏捷性和可伸缩性。最重要的是，成功的大数据分析操作需要大量的计算资源，技术基础架构和高技能的人员。

所有这些挑战都可能导致许多操作在交付价值之前失败。过去，由于缺乏计算能力和自动化功能，因此无法进行真正的生产规模分析操作，这超出了大多数公司的能力：大数据太昂贵，麻烦太多且没有明显的投资回报率。随着云计算的兴起以及计算资源管理中的新技术的出现，大数据分析工具的访问比以往任何时候都更加容易。

一、大数据分析的由来

在许多早期的互联网和技术公司的推动下，大数据出现于2000年代初的数据繁荣时期。软件和硬件功能有史以来第一次可以跟上消费者产生的大量非结构化信息。搜索引擎，移动设备和工业机器等新技术提供了公司可以处理的尽可能多的数据，而且规模还在不断增长。

随着可收集数据的天文数字增长，很快变得很明显，传统数据技术(例如数据仓库和关系数据库)不适合与大量非结构化数据一起使用。早期的大数据创新项目是由apache软件基金会(apache software foundation)开源的，其中最重要的贡献来自google，yahoo，facebook，ibm，学术界等。一些使用最广泛的引擎是：

apache hive / hadoop是用于复杂etl和数据准备的主力军，可将信息提供给许多分析环境或数据存储以进行进一步分析。

apache spark(由加州大学伯克利分校开发)通常用于繁重的计算工作，这些工作通常是批处理etl和ml工作负载，但也与apache kafka等技术结合使用。

presto是一个sql引擎，可快速可靠地发布报表和临时分析。

大数据分析典型部署图

二、大数据分析的商业价值

随着数据呈指数增长，企业需要不断扩展其基础架构以最大化数据的经济价值。在大数据的早期(大约2008年)，当hadoop首次获得大型企业的认可时，站起一个有用的生产系统极其昂贵且效率低下。使用大数据还意味着需要合适的人员和软件技术，以及用于处理数据和查询速度的硬件。对齐所有内容以使其同步运行是一项极其艰巨的任务，并导致许多大数据项目失败。

如今，云计算已经变成了一个改变市场的趋势，因为无论规模大小，企业都可以通过单击几下即时访问基础架构和高级技术。这是云提供了一个强大的基础架构，使公司能够超越现有系统发展的地方：

1、 数量

信息在增长，数据具有有效期，拥有便宜的云存储使公司可以处理大量数据，而不必担心什么是有价值的和不有价值的。

2、 种类繁多

对非结构化数据进行分析的需求正在增长，这推动了对诸如深度学习之类的不同框架进行处理的需求。临时云计算服务器使公司可以针对同一数据反复测试不同的大数据引擎。

3、 速度

分析问题的复杂性需要几步大数据(例如，机器学习估计占计算资源的etl约80%)，云计算公司可以根据需求扩大/缩小规模。

4、 价值

对ai驱动的应用程序的需求推动了对现代大数据架构的需求，该架构允许应用程序，存储和计算资源分别进行横向扩展。

三、 大数据分析与商业智能

商业智能通常被称为大数据分析的四个步骤的前两个描述和诊断阶段。bi通常托管在一个数据仓库中，在该仓库中，数据本质上是结构化的，并且仅说明发生了什么“事情，地点和方式”。该数据通常用于报告和收集基于最近事件的流行趋势和互动的见解。

大数据分析更进一步，因为该技术可以访问各种结构化和非结构化数据集(例如用户行为或图像)。大数据分析工具可以将这些数据与历史信息结合起来，根据过去的经验来确定事件发生的可能性。

四、为什么要用大数据分析

在过去十年中，4 v已成为大数据分析发展的众所周知的催化剂。此外，我们进入了一个新时代，新挑战不断发展，例如开源技术的“多样性”，机器学习用例以及大数据生态系统的快速发展。这些增加了围绕着如何与不断增长的信息，跟上新的挑战，同时平衡如何保证在这样一个嘈杂的环境中的高级分析的有效性。

预测性和规范性分析处于过渡状态，并且需要传统数据仓库无法提供服务的现代基础架构。拥有一个大数据平台，使团队可以通过适当的自助服务访问非结构化数据，从而使公司可以进行更具创新性的数据操作。

描述性分析(发生的时间) –在传统的商业智能和报告分析中很常见。

诊断分析(在何处以及如何发生) –使商务智能更进一步，可以向最终用户提供报告或根据数据结果向他们发送一系列操作。

预测分析(会发生什么以及如何) -当一个模型应用于数据，并作出决定或概率得分是基于历史事件给出。该数据也可饲喂未来决策回到商业智能系统来帮助。

规范分析(我们应该做什么) –获取数据的预测输出，并将其放入实用的应用程序中，以提出建议或向最终用户发出警报(例如欺诈检测或电子商务购物)。通常需要将这些数据放入一个数据集市，该数据集市可以近乎实时地提供给应用程序。

数据分析的意义和价值三

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析，挖掘数据的有利信息并加以有效利用，将数据的深层价值体现出来。有了大数据分析才能让规模巨大的数据有条有理，正确分类，产生有价值的分析报告，从而应用到各领域中，促进其发展。

有以下五个基本方面，关于大数据分析：

第一、分析可视化

可视化可以直观地显示数据，让数据来说话，让观众听到的结果——不管是对数据分析专家还是一个普通用户，数据进行可视化是数据通过分析研究工具最基本的要求。

第二、data mining algorithms

聚类、分割，还有其他的异常值分析算法，让我们深入内部数据挖掘的价值——可视化是给人看的，数据挖掘是给机器看的。这些学习算法研究不仅要处理大数据的量，也要注意处理大数据的速度。

第三、预测分析功能

数据挖掘可以让分析员更好地理解这些数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化技术分析和数据挖掘的结果做出一些企业预测性的判断。

第四、语义引擎

我们知道，由于非结构化数据的多样性带来了新的挑战，对数据进行分析，需要一系列的工具来分析，提取，分析数据。语义引擎需要被进行设计成能够从“文档”中智能技术提取数据信息。

第

五、数据质量和主数据管理

数据质量和数据信息管理是一些企业管理工作方面的最佳实践——通过标准化的流程和工具处理数据，确保了定义明确和高质量的分析。

关于大数据分析的具体含义

第一、数据进行分析可以让人们对数据发展产生一个更加优质的诠释，而具有预知意义的分析企业可以让分析员根据可视化技术分析和数据分析后的结果做出选择一些预测性的推断。

第二、分析和数据存储和大数据的管理是数据分析层面的一些最佳做法。通过按部就班的流程和工具对数据信息进行研究分析可以得到保证预先定义好的高质量的分析结果。

第三、无论用户是数据分析领域的专家还是普通用户，数据可视化始终是唯一可用于数据分析的工具。可视化可以直观地展示数据；让数据自行表达；让客户得到理想的结果。

第四、大数据技术当下最重要的是对大数据管理进行研究分析——而不像前些年给人带来一种虚无缥缈的感觉——只有经过调查分析的数据，才能对企业用户之间产生最重要的价值，越来越多人开始对什么是大数据分析产生联想，所以大数据的分析工作方式

在整个it领域就显得尤为重要，可以说是一个决定最终实现信息系统是否有价值的决定性作用因素。

在大数据时代，大数据分析非常宝贵的。例如，在防伪行业中，大数据分析可为企业实现更优质的服务。

大数据分析有什么含义.中琛魔方大数据平台指出大数据的价值，远远不止于此，大数据针对各行各业的渗透，大大推动了社会生产和生活，未来必将产生重大而深远的影响。

数据分析的意义和价值四

数据分析目的

数据分析目的1：分类

检查未知分类或暂时未知分类的数据，目的是预测数据属于哪个类别或属于哪个类别。使用具有已知分类的相似数据来研究分类规则，然后将这些规则应用于未知分类数据。

数据分析目的2：预测

预测是指对数字连续变量而不是分类变量的预测。

数据分析目的3：关联规则和推荐系统

关联规则或关联分析是指在诸如捆绑之类的大型数据库中找到一般的关联模式。

在线推荐系统使用协作过滤算法，该协作过滤算法是基于给定的历史购买行为，等级，浏览历史或任何其他可测量的偏好行为或什至其他用户购买历史的方法。协同过滤可在单个用户级别生成“购买时可以购买的东西”的购买建议。因此，在许多推荐系统中使用了协作过滤，以向具有广泛偏好的用户提供个性化推荐。

数据分析目的4：预测分析

预测分析包括分类，预测，关联规则，协作过滤和模式识别（聚类）之类的方法。

数据分析目标5：数据缩减和降维

当变量的数量有限并且可以将大量样本数据分类为同类组时，通常会提高数据挖掘算法的性能。减少变量的数量通常称为“降维”。降维是部署监督学习方法之前最常见的初始步骤，旨在提高可预测性，可管理性和可解释性。

数据分析目的6：数据探索和可视化

数据探索的目的是了解数据的整体情况并检测异常值。通过图表和仪表板创建的数据浏览称为“数据可视化”或“可视化分析”。对于数值变量，可以使用直方图，箱形图和散点图来了解其值的分布并检测异常值。对于分类数据，请使用条形图分析。

数据分析目的7：有监督学习和无监督学习

监督学习算法是用于分类和预测的算法。数据分类必须是已知的。在分类或预测算法中用于“学习”或“训练”预测变量和结果变量之间关系的数据称为“训练数据”。 。从训练数据中学到算法后，将该算法应用于具有已知结果的另一个数据样本（验证数据），以查看其与其他模型相比具有哪些优势。简单线性回归是监督算法的一个示例。

数据分析的意义（功能）

数据分析的意义（作用）1：告诉你过去发生了什么

首先，请告诉您此阶段企业的整体运营情况，并通过完成各种运营指标来衡量企业的运营状况，以显示企业的整体运营情况是好是坏，它的表现如何？不好吗去哪儿。

其次，告诉您企业每个业务的组成，以便您了解企业每个业务的发展和变化，并对企业的业务状态有更深入的了解。

现状分析通常通过每日报告进行，例如每日，每周和每月报告。

数据分析的意义（作用）2：告诉你为什么这些现状会发生

在对第一阶段的现状进行分析之后，我们对公司的运营有了基本的了解，但是我们不知道哪里的运营更好，差异是什么，以及原因是什么。这时，我们需要进行原因分析，以进一步确定业务变更的具体原因。

原因分析通常通过主题分析进行。根据企业的经营情况，根据一定的现状选择原因分析。

数据分析的意义（作用）3：告诉你未来会发生什么

了解公司运营的现状后，有时需要对公司的未来发展趋势做出预测，为公司制定业务目标，并提供有效的战略参考和决策依据，以确保公司的持续健康发展。

预测分析通常是通过主题分析完成的，主题分析通常是在制定公司的季度和年度计划时进行的。它的发展频率不如现状分析和原因分析高。