大数据分析的作用

现在是大数据时代，进行大数据分析更是一件重要的事情。那么，你知道这些大数据分析都有什么作用吗?下面分享了大数据分析的作用，欢迎阅读!

大数据分析有什么作用

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。

2：预测。预测是指对数字连续变量而不是分类变量的预测。

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。

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。

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。

大数据分析的特点

一：数据分析量大

数据量本身就是聚合的概念。不是数据量大的数据被称为大数据，传统信息系统生成的“小数据”也是大数据分析的重要组成部分，这点必须清楚。当前，从大数据的数据源的角度来看，它主要集中在互联网，物联网和传统信息系统三个渠道。当前物联网数据的比例相对较大。相信在5G时代，物联网仍将是大数据的主要数据源。

二：数据分析结构多样性

与创新信息系统(ERP)中的数据不同，大数据的数据类型非常复杂，包括结构化数据，非结构化数据和半结构化数据，这对传统数据分析技术提出了巨大挑战，这也是大数据技术兴起的重要原因。在工业互联网时代，大数据数据结构的多样性将得到进一步体现，这也给数据价值过程带来了新的挑战。

三：数据价值密度

与传统信息系统相比，大数据中的数据价值密度相对较低，这就需要更快，更方便的方式来完成数据值提取过程，这也是当前大数据平台所关注的核心竞争力之一。实际上，早期Hadoop和Spark平台之所以能够脱颖而出的重要原因是它们的数据处理(排序)速度相对较快。

四：数据增长速度快

通常传统信息系统的数据增量是可以预测的，或者增长率是可控的，但是在大数据时代，数据增长率已经大大超过了传统数据，处理能力已经超过自身的极限。数据增长是一个相对的概念。与消费互联网相比，工业互联网带来的数据增长可能更加客观，因此工业互联网时代将进一步打开大数据的价值空间。

大数据分析的意义

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。

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。

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。

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