大數(shù)據(jù)分析是當(dāng)今世界一些最重要行業(yè)進(jìn)步背后的推動(dòng)力，包括醫(yī)療、政府和金融等領(lǐng)域。了解更多關(guān)于如何處理大數(shù)據(jù)以及開始時(shí)使用的常見工具。

大數(shù)據(jù)分析利用先進(jìn)的分析技術(shù)對(duì)大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，為企業(yè)提供有價(jià)值的洞見。它在醫(yī)療保健、教育、保險(xiǎn)、人工智能、零售和制造業(yè)等多個(gè)行業(yè)得到廣泛應(yīng)用，以了解哪些做法有效，哪些做法無效，并改進(jìn)流程、系統(tǒng)和盈利能力。

在本指南中，您將更深入地了解大數(shù)據(jù)分析是什么、為什么重要以及一些常見的好處。您還將了解大數(shù)據(jù)分析中使用的各種分析類型，找到用于執(zhí)行分析的常用工具列表，并找到一些建議的課程，幫助您開始自己的數(shù)據(jù)分析專業(yè)之旅。

大數(shù)據(jù)分析是什么？

大數(shù)據(jù)分析是指收集、分析和處理大量數(shù)據(jù)以發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)趨勢(shì)、洞察力和模式，幫助公司做出更好的商業(yè)決策的過程。這些信息可以快速、高效地獲取，以便公司能夠靈活地制定計(jì)劃，保持其競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

商業(yè)智能（BI）工具和系統(tǒng)等技術(shù)可以幫助組織從多個(gè)來源獲取結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。用戶（通常是員工）將查詢輸入到這些工具中，以了解業(yè)務(wù)運(yùn)營和績效。大數(shù)據(jù)分析使用四種數(shù)據(jù)分析方法來揭示有意義的見解并得出解決方案。

那么，是什么讓數(shù)據(jù)變得“龐大”呢？ 大數(shù)據(jù)具有“5V”特征：即大量（Volume）、高速（Velocity）、多樣（Variety）、多變（Variability）和價(jià)值（Value）。它非常復(fù)雜，因此要對(duì)企業(yè)中的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行分析并從中得出有意義的結(jié)論，既需要?jiǎng)?chuàng)新的技術(shù)，也需要分析技能。

大數(shù)據(jù)分析的示例

例如，大數(shù)據(jù)分析對(duì)現(xiàn)代醫(yī)療保健行業(yè)至關(guān)重要。你可以想象，需要管理的患者記錄、保險(xiǎn)計(jì)劃、處方和疫苗信息有數(shù)千條之多。它包含大量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，當(dāng)應(yīng)用分析技術(shù)時(shí)，這些數(shù)據(jù)可以提供重要的洞見。大數(shù)據(jù)分析能夠快速高效地完成這項(xiàng)工作，使醫(yī)療保健提供者能夠利用這些信息作出明智的、挽救生命的診斷。

大數(shù)據(jù)分析為什么很重要？

麥肯錫公司認(rèn)為，數(shù)據(jù)將在日常業(yè)務(wù)運(yùn)營中變得越來越重要和具有變革性。大數(shù)據(jù)分析非常重要，因?yàn)樗梢詭椭纠脭?shù)據(jù)來識(shí)別改進(jìn)和優(yōu)化的機(jī)會(huì)。在不同的業(yè)務(wù)部門中，提高效率將帶來更智能的運(yùn)營、更高的利潤和滿意的客戶。大數(shù)據(jù)分析有助于公司降低成本，開發(fā)出更優(yōu)質(zhì)、以客戶為中心的產(chǎn)品和服務(wù)。

數(shù)據(jù)分析有助于提供洞見，改善我們社會(huì)的運(yùn)行方式。在醫(yī)療保健領(lǐng)域，大數(shù)據(jù)分析不僅可以跟蹤和分析個(gè)人記錄，還在全球范圍內(nèi)對(duì)公共衛(wèi)生成果進(jìn)行關(guān)鍵性評(píng)估。它向各國政府的衛(wèi)生部提供如何推進(jìn)公共和人口健康政策的建議，并為緩解未來全社會(huì)范圍內(nèi)的健康問題提出解決方案。

大數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢(shì)

將大數(shù)據(jù)分析融入企業(yè)或組織具有很多優(yōu)勢(shì)，其中包括：

• 成本降低：大數(shù)據(jù)可以將企業(yè)所有的數(shù)據(jù)集中存儲(chǔ)在一個(gè)地方，從而降低存儲(chǔ)成本。跟蹤分析也有助于公司找到盡可能提高工作效率、降低成本的方法。

• 產(chǎn)品開發(fā)：基于從客戶需求和愿望中收集的數(shù)據(jù)來開發(fā)和推廣新產(chǎn)品、服務(wù)或品牌，會(huì)更加容易。大數(shù)據(jù)分析也有助于企業(yè)了解產(chǎn)品的可行性并跟上潮流。

• 戰(zhàn)略性商業(yè)決策：持續(xù)分析數(shù)據(jù)的能力有助于企業(yè)做出更明智、更快速的決策，例如成本和供應(yīng)鏈優(yōu)化。

• 客戶體驗(yàn)：數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的算法可以幫助營銷活動(dòng)（例如定向廣告），并通過提供更優(yōu)質(zhì)的客戶體驗(yàn)來提高客戶滿意度。

• 風(fēng)險(xiǎn)管理：企業(yè)可以通過分析數(shù)據(jù)模式來識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)，并制定相應(yīng)的解決方案來管理這些風(fēng)險(xiǎn)。

• 娛樂：根據(jù)客戶的個(gè)人喜好為他們提供個(gè)性化的電影和音樂推薦，這對(duì)娛樂行業(yè)產(chǎn)生了顛覆性的影響（想想Spotify和Netflix）。

• 教育：大數(shù)據(jù)有助于學(xué)校和教育技術(shù)公司共同開發(fā)新的課程，同時(shí)根據(jù)需求和需求改進(jìn)現(xiàn)有的計(jì)劃。

• 醫(yī)療保?。罕O(jiān)測(cè)患者的病史有助于醫(yī)生發(fā)現(xiàn)和預(yù)防疾病。

• 政府：大數(shù)據(jù)可以用來收集來自監(jiān)控?cái)z像頭、交通攝像頭、衛(wèi)星、隨身攝像頭和傳感器、電子郵件和通話等的數(shù)據(jù)，以幫助管理公共部門。

• 營銷：客戶信息和偏好可以用來創(chuàng)建具有高投資回報(bào)率（ROI）的有針對(duì)性的廣告活動(dòng)。

• 銀行業(yè)：數(shù)據(jù)分析可以幫助追蹤和監(jiān)控非法洗錢行為。

大數(shù)據(jù)分析的類型（示例）

有四種主要的大數(shù)據(jù)分析類型，它們支持并為不同的商業(yè)決策提供信息。

1. 描述性分析

描述性分析指的是可以輕松閱讀和理解的數(shù)據(jù)。這種數(shù)據(jù)有助于創(chuàng)建報(bào)告并可視化信息，詳細(xì)說明公司的利潤和銷售情況。

例如：在COVID-19疫情期間，一家領(lǐng)先的制藥公司對(duì)其辦公室和研究實(shí)驗(yàn)室進(jìn)行了數(shù)據(jù)分析。描述性分析幫助他們識(shí)別未被充分利用的空間和合并的部門，為公司節(jié)省了數(shù)百萬美元。

2. 診斷分析

診斷分析有助于企業(yè)了解問題產(chǎn)生的原因。大數(shù)據(jù)技術(shù)和工具可以幫助用戶挖掘和恢復(fù)有助于分析問題并防止其再次發(fā)生的數(shù)據(jù)。

例子：盡管顧客繼續(xù)將商品添加到購物車中，但某服裝公司的銷售額仍在下降。診斷性分析幫助我們了解到，在幾周內(nèi)，支付頁面出現(xiàn)了問題。

3. 預(yù)測(cè)分析

預(yù)測(cè)分析通過分析過去的數(shù)據(jù)和當(dāng)前的數(shù)據(jù)來進(jìn)行預(yù)測(cè)。通過人工智能（AI）、機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，用戶可以分析數(shù)據(jù)來預(yù)測(cè)市場(chǎng)趨勢(shì)。

例如：在制造業(yè)中，公司可以使用基于歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型來預(yù)測(cè)設(shè)備是否或何時(shí)會(huì)出現(xiàn)故障或損壞。

4. 規(guī)范性分析

規(guī)范性分析為解決問題提供了一種方法，它依靠人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)來收集數(shù)據(jù)并用于風(fēng)險(xiǎn)管理。

例如，在能源行業(yè)中，公用事業(yè)公司、天然氣生產(chǎn)商和管道所有者會(huì)識(shí)別影響石油和天然氣價(jià)格的因素，以規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。

大數(shù)據(jù)分析工具

要利用所有這些數(shù)據(jù)需要工具。幸運(yùn)的是，技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到可以提供許多直觀的軟件系統(tǒng)供數(shù)據(jù)分析師使用的地步。

• Hadoop：是一個(gè)開源框架，用于存儲(chǔ)和處理大型數(shù)據(jù)集。Hadoop能夠處理和分析結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

• Spark：一個(gè)開源的集群計(jì)算框架，用于實(shí)時(shí)處理和分析數(shù)據(jù)。

• 數(shù)據(jù)集成軟件：允許在不同平臺(tái)（如MongoDB、Apache、Hadoop和Amazon EMR）之間對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行整合的程序。

• 流式分析工具：用于過濾、聚合和分析可能存儲(chǔ)在不同平臺(tái)和格式（如Kafka）中的數(shù)據(jù)的系統(tǒng)。

• 分布式存儲(chǔ)：可以在多個(gè)服務(wù)器之間分發(fā)數(shù)據(jù)并具有識(shí)別丟失或損壞數(shù)據(jù)能力的數(shù)據(jù)庫，例如Cassandra。

• 預(yù)測(cè)分析硬件和軟件：處理大量復(fù)雜數(shù)據(jù)的系統(tǒng)，使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)未來結(jié)果，例如欺詐檢測(cè)、市場(chǎng)營銷和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估等。

• 數(shù)據(jù)挖掘工具：允許用戶在結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)中進(jìn)行搜索的程序。

• NoSQL數(shù)據(jù)庫：一種非關(guān)系型數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)，適用于處理原始和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

• 數(shù)據(jù)倉庫：從多個(gè)不同來源收集大量數(shù)據(jù)后存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫，通常使用預(yù)先定義的模式。

熟悉大數(shù)據(jù)分析工具。

解如何使用行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)工具，如上文所述，是非常重要的。無論你是在爭(zhēng)取晉升還是希望獲得更高級(jí)的職位，都可以在網(wǎng)上獲得常用工具的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。從今天開始提升你的數(shù)據(jù)分析技能吧！

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