什么是大数据分析(大数据分析师)

什么叫做大数据分析

大数据分析就是指对规模巨大的数据进行数据分析，大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，而数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

什么是大数据分析

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。

大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，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。可以概括为5个V， 数据量大(Volume)、速度快(Velocity)、类型多(Variety)、价值(Value)、真实性(Veracity)。

大数据分析的六个基本方面：

1. Analytic Visualizations(可视化分析)

2. Data Mining Algorithms(数据挖掘算法)

3. Predictive Analytic Capabilities(预测性分析能力)

4. Semantic Engines(语义引擎)

5. Data Quality and Master Data Management(数据质量和数据管理)

6.数据存储，数据仓库

大数据分析的作用：

1.积极主动预测需求: 客户通过分享数据，降低数据使用的隐私级别，期望企业能够了解他们，形成相应的互动，并在所有的接触点提供无缝体验。

2. 缓冲风险减少欺诈: 安全和欺诈分析旨在保护所有物理、财务和知识资产免受内部和外部威胁的滥用。

3.提供相关产品: 通过对个人公布的想法和观点的第三方数据源进行有效整理，再进行相应分析，可以帮助企业在需求发生变化或开发新技术的时候保持竞争力，并能够加快对市场需求的预测，在需求产生之前提供相应产品。

4. 个性化服务: 大数据带来了基于客户个性进行互动的机会。这是通过理解客户的态度，并考虑实时位置等因素，从而在多渠道的服务环境中带来个性化关注实现的。

5. 优化改善客户体验：运营管理不善可能会导致无数重大的问题，这包括面临损害客户体验，最终降低品牌忠诚度的重大风险。通过在流程设计和控制，以及在商品或服务生产中的业务运营优化中应用分析技术，可以提升满足客户期望的有效性和效率，并实现卓越的运营。

大数据分析是指的什么？

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。对大数据bigdata进行采集、清洗、挖掘、分析等，大数据主要有数据采集、数据存储、数据管理和数据分析与挖掘技术等。

大数据分析目标：语义引擎处理大数据的时候，经常会使用很多时间和花费，所以每次生成的报告后，应该支持语音引擎功能。产生可视化报告，便于人工分析通过软件，对大量的数据进行处理，将结果可视化。通过大数据分析算法，应该对于数据进行一定的推断，这样的数据才更有指导性。

统计分析：假设检验、显著性检验、差异分析、相关分析、多元回归分析、逐步回归、回归预测与残差分析等。

数据挖掘：分类 (Classification)、估计(Estimation)、预测(Prediction)、相关性分组或关联规则(Affinity grouping or association rules)、聚类(Clustering)、描述和可视化、Description and Visualization)、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)。建立模型，采集数据可以通过网络爬虫，或者历年的数据资料，建立对应的数据挖掘模型，然后采集数据，获取到大量的原始数据。导入并准备数据在通过工具或者脚本，将原始转换成可以处理的数据，

大数据分析算法：机器学习通过使用机器学习的方法，处理采集到的数据。根据具体的问题来定。这里的方法就特别多。