大数据分析是当今世界一些最重要行业进步背后的推动力，包括医疗、政府和金融等领域。了解更多关于如何处理大数据以及开始时使用的常见工具。

大数据分析利用先进的分析技术对大量结构化和非结构化数据进行分析，为企业提供有价值的洞见。它在医疗保健、教育、保险、人工智能、零售和制造业等多个行业得到广泛应用，以了解哪些做法有效，哪些做法无效，并改进流程、系统和盈利能力。

在本指南中，您将更深入地了解大数据分析是什么、为什么重要以及一些常见的好处。您还将了解大数据分析中使用的各种分析类型，找到用于执行分析的常用工具列表，并找到一些建议的课程，帮助您开始自己的数据分析专业之旅。

大数据分析是什么？

大数据分析是指收集、分析和处理大量数据以发现市场趋势、洞察力和模式，帮助公司做出更好的商业决策的过程。这些信息可以快速、高效地获取，以便公司能够灵活地制定计划，保持其竞争优势。

商业智能（BI）工具和系统等技术可以帮助组织从多个来源获取结构化和非结构化数据。用户（通常是员工）将查询输入到这些工具中，以了解业务运营和绩效。大数据分析使用四种数据分析方法来揭示有意义的见解并得出解决方案。

那么，是什么让数据变得“庞大”呢？ 大数据具有“5V”特征：即大量（Volume）、高速（Velocity）、多样（Variety）、多变（Variability）和价值（Value）。它非常复杂，因此要对企业中的所有数据进行分析并从中得出有意义的结论，既需要创新的技术，也需要分析技能。

大数据分析的示例

例如，大数据分析对现代医疗保健行业至关重要。你可以想象，需要管理的患者记录、保险计划、处方和疫苗信息有数千条之多。它包含大量结构化和非结构化的数据，当应用分析技术时，这些数据可以提供重要的洞见。大数据分析能够快速高效地完成这项工作，使医疗保健提供者能够利用这些信息作出明智的、挽救生命的诊断。

大数据分析为什么很重要？

麦肯锡公司认为，数据将在日常业务运营中变得越来越重要和具有变革性。大数据分析非常重要，因为它可以帮助公司利用数据来识别改进和优化的机会。在不同的业务部门中，提高效率将带来更智能的运营、更高的利润和满意的客户。大数据分析有助于公司降低成本，开发出更优质、以客户为中心的产品和服务。

数据分析有助于提供洞见，改善我们社会的运行方式。在医疗保健领域，大数据分析不仅可以跟踪和分析个人记录，还在全球范围内对公共卫生成果进行关键性评估。它向各国政府的卫生部提供如何推进公共和人口健康政策的建议，并为缓解未来全社会范围内的健康问题提出解决方案。

大数据分析的优势

将大数据分析融入企业或组织具有很多优势，其中包括：

• 成本降低：大数据可以将企业所有的数据集中存储在一个地方，从而降低存储成本。跟踪分析也有助于公司找到尽可能提高工作效率、降低成本的方法。

• 产品开发：基于从客户需求和愿望中收集的数据来开发和推广新产品、服务或品牌，会更加容易。大数据分析也有助于企业了解产品的可行性并跟上潮流。

• 战略性商业决策：持续分析数据的能力有助于企业做出更明智、更快速的决策，例如成本和供应链优化。

• 客户体验：数据驱动的算法可以帮助营销活动（例如定向广告），并通过提供更优质的客户体验来提高客户满意度。

• 风险管理：企业可以通过分析数据模式来识别风险，并制定相应的解决方案来管理这些风险。

• 娱乐：根据客户的个人喜好为他们提供个性化的电影和音乐推荐，这对娱乐行业产生了颠覆性的影响（想想Spotify和Netflix）。

• 教育：大数据有助于学校和教育技术公司共同开发新的课程，同时根据需求和需求改进现有的计划。

• 医疗保健：监测患者的病史有助于医生发现和预防疾病。

• 政府：大数据可以用来收集来自监控摄像头、交通摄像头、卫星、随身摄像头和传感器、电子邮件和通话等的数据，以帮助管理公共部门。

• 营销：客户信息和偏好可以用来创建具有高投资回报率（ROI）的有针对性的广告活动。

• 银行业：数据分析可以帮助追踪和监控非法洗钱行为。

大数据分析的类型（示例）

有四种主要的大数据分析类型，它们支持并为不同的商业决策提供信息。

1. 描述性分析

描述性分析指的是可以轻松阅读和理解的数据。这种数据有助于创建报告并可视化信息，详细说明公司的利润和销售情况。

例如：在COVID-19疫情期间，一家领先的制药公司对其办公室和研究实验室进行了数据分析。描述性分析帮助他们识别未被充分利用的空间和合并的部门，为公司节省了数百万美元。

2. 诊断分析

诊断分析有助于企业了解问题产生的原因。大数据技术和工具可以帮助用户挖掘和恢复有助于分析问题并防止其再次发生的数据。

例子：尽管顾客继续将商品添加到购物车中，但某服装公司的销售额仍在下降。诊断性分析帮助我们了解到，在几周内，支付页面出现了问题。

3. 预测分析

预测分析通过分析过去的数据和当前的数据来进行预测。通过人工智能（AI）、机器学习和数据挖掘等技术，用户可以分析数据来预测市场趋势。

例如：在制造业中，公司可以使用基于历史数据训练的机器学习模型来预测设备是否或何时会出现故障或损坏。

4. 规范性分析

规范性分析为解决问题提供了一种方法，它依靠人工智能和机器学习来收集数据并用于风险管理。

例如，在能源行业中，公用事业公司、天然气生产商和管道所有者会识别影响石油和天然气价格的因素，以规避风险。

大数据分析工具

要利用所有这些数据需要工具。幸运的是，技术已经发展到可以提供许多直观的软件系统供数据分析师使用的地步。

• Hadoop：是一个开源框架，用于存储和处理大型数据集。Hadoop能够处理和分析结构化和非结构化数据。

• Spark：一个开源的集群计算框架，用于实时处理和分析数据。

• 数据集成软件：允许在不同平台（如MongoDB、Apache、Hadoop和Amazon EMR）之间对大数据进行整合的程序。

• 流式分析工具：用于过滤、聚合和分析可能存储在不同平台和格式（如Kafka）中的数据的系统。

• 分布式存储：可以在多个服务器之间分发数据并具有识别丢失或损坏数据能力的数据库，例如Cassandra。

• 预测分析硬件和软件：处理大量复杂数据的系统，使用机器学习算法预测未来结果，例如欺诈检测、市场营销和风险评估等。

• 数据挖掘工具：允许用户在结构化和非结构化大数据中进行搜索的程序。

• NoSQL数据库：一种非关系型数据管理系统，适用于处理原始和非结构化数据。

• 数据仓库：从多个不同来源收集大量数据后存储的数据库，通常使用预先定义的模式。

熟悉大数据分析工具。

解如何使用行业标准工具，如上文所述，是非常重要的。无论你是在争取晋升还是希望获得更高级的职位，都可以在网上获得常用工具的实践经验。从今天开始提升你的数据分析技能吧！