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当你get了全套大数据分析流程,奇迹发生了

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李亚兵 显示全部楼层 发表于 2022-1-15 08:14:44 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
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大数据分析的价值与优势
完整的大数据分析流程是怎样的?
大数据分析的4大类型
大数据分析工具


什么是大数据,大数据有多重要,我相信在座各位都很了解了,今天我在这里不再赘述。
但是,如何从上亿的数据中捕获到有价值的数据,相信很多人还不清楚。每天生成超过500 TB的数据,这些数据包括图片、视频、消息等等,如果每天一大堆的数据没有被facebook分析和使用,那么facebook早就倒闭了。
也就是说原始形式的大数据是没有用的,得经过提炼分析后,才彰显出数据的价值。

大数据分析的价值与优势


一、风险管理 
案例: Banco de Oro 银行使用大数据分析来识别欺诈活动,使用大数据来帮助缩小识别范围。
二、产品开发和更新
案例:劳斯莱斯是全球最大的航空公司和武装部队喷气发动机制造商之一,它使用大数据分析,来分析发动机设计的效率以及是否需要改进。

三、组织内更快更好地进行决策
案例:星巴克使用大数据分析来制定战略决策。例如,星巴克会利用大数据分来给新店选地址。星巴克新开一家门店用到的数据包括:人口、时段人流、年龄段、交通、周边环境等。
四、改善用户体验
用例:达美航空公司使用大数据分析来改善客户体验。他们监控推文,以了解客户在旅程、延误等方面的体验。航空公司识别负面推文,并采取必要措施来纠正这些问题。通过公开讨论问题并提出解决方案,帮助航空公司建立良好的客户关系。
完整的大数据分析流程是怎样的?


第1阶段—商业评估,目标分析
第 2 阶段 - 数据识别 -
第 3 阶段 - 数据过滤 -
第 4 阶段 - 数据提取
第5阶段 - 数据聚合
第 6 阶段 - 数据分析(这里就需要使用专业的分析工具啦)
第 7 阶段 - 数据可视化 - 借助 Tableau、Power BI 和 QlikView 等工具,大数据分析师可以生成数据分析的图形可视化。
第 8 阶段 – 把最终分析结果写成报告,交给领导

大数据分析的4大类型

1. 描述性分析
它将过去的数据汇总成人们可以轻松阅读的形式,有助于创建报告,例如公司的收入、利润、销售额等。
示例:为提高办公室和实验室的空间与设施利用率,陶氏化学公司对过去的数据进行了分析,以,这种空间整合的方法每年帮助公司节省近400万美元。
2. 诊断分析
诊断分析用于找到问题的原因。比如一家公司最近营收下滑了,通过诊断分析可以找到营收下滑的原因,有可能是支付页面不友好,或者广告引流渠道出了问题,也有可能是产品详情页不打动人,究竟是哪个地方出了问题,用诊断分析法就能找出来。
3. 预测分析
这种类型的分析通过查看历史和当前数据来预测未来,主要用于预测市场趋势、业务走向、客户可能遇到的问题等等。
案例:为了防止客户受到欺zha交易的侵害,通过预测分析,亚马逊提前在产品中加入了相应防范措施。
4、规范分析
这种类型的分析主要是为特定问题提供解决方案。
案例:航空公司想要追求利润最大化。规范分析的结果将用于创建一种能够实现利润最大化的算法,该算法将根据众多因素自动调整航班票价,包括客户需求、天气、目的地、假期和油价等。

大数据分析工具

最后给大伙儿分享一些关键的大数据分析工具 :
Hadoop - 有助于存储和分析数据
MongoDB - 用于频繁变化的数据集
Talend - 用于数据集成和管理
Cassandra - 储存简单格式数据
Spark - 用于实时处理和分析大量数据
STORM - 开源实时计算系统
Kafka - 处理消费者在网站中的所有动作流数据


来源:https://blog.caogenba.net/simplilearnCN/article/details/122480203
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