什麼是大資料分析？ 大資料分析的具體內容有哪些？

大資料是網路上所有可以收集的資料，你安裝的應用程式正在收集你的資訊，網路上也有一些發布的資訊。 例如，你可以通過你的網購資訊來了解你的消費水平，大資料殺戮就是其中的應用之一。

大資料分析的工作內容大致可以分為四個步驟：資料採集、資料處理、資料分析、資料呈現

1.資料採集

資料採集看似簡單，但要把握業務對問題的理解，並將其轉化為資料問題來解決，說白了就是需要什麼資料，從哪個角度進行分析，定義問題，然後進行資料採集。 這部分要求資料分析師具有結構化的邏輯思維。

2.資料處理

資料處理需要掌握高效的工具：Excel基礎知識，常用函式和公式，資料透視表，VBA程式開發公式; 其次是Oracle和SQL Sever，它們是企業大資料分析不可或缺的技能; 還有像Hadoop這樣的分布式資料庫，也需要掌握。

3.分析資料

分析資料通常需要各種統計分析模型，例如關聯規則、聚類、分類和模型。 SPSS、SAS、PYTHON、R等工具越多越好。

4.資料呈現

視覺化工具有開源Tableau和一些商業BI軟體，可以根據實際情況掌握。

回歸分析是一系列影響因素和結果。

擬合是擬合乙個方程，然後將該方程應用於同類的其他事件。

所謂回歸，就是某種理想狀態或平衡狀態的發展，通過它我們可以找出影響結果的因素和影響規律。

大資料意味著需要新的處理模型來具有更強的決策、洞察力和流程優化能力，以適應海量、高增長和多樣化的資訊資產。

1.視覺分析。

2.資料探勘演算法。

3.性分析能力。

4.語義引擎。

5.資料質量和資料管理。

1.視覺分析：大資料分析的使用者包括大資料分析專家和普通使用者，但對大資料分析最基本的要求是視覺分析，因為視覺化分析可以直觀地呈現大資料的特點，同時又很容易被讀者接受，就像看圖片和說話一樣。

2.資料探勘演算法：大資料分析的理論核心是資料探勘演算法，基於不同資料型別和格式的各種資料探勘演算法可以更科學地呈現資料本身的特徵，也正是因為這些被全世界統計學家認可的統計方法，才能夠深入到資料中， 挖掘出公平的價值，另一方面，由於這些資料探勘演算法可以更快地處理大資料。

3.性分析能力：性分析是大資料分析最重要的應用領域之一，從大資料中挖掘特徵，通過科學建立模型，然後通過模型引入新的資料，從而改進未來的資料。

4.語義引擎：大資料分析廣泛應用於網路資料探勘，可以從使用者搜尋關鍵詞、標籤關鍵詞或其他輸入語義中分析和判斷使用者需求。 結果是更好的使用者體驗和廣告匹配。

5.資料質量與資料管理：大資料分析離不開資料質量和資料管理，高質量的資料和有效的資料管理，無論是在學術研究還是商業應用中，都能保證分析結果的真實性和價值。

大資料分析的基礎是以上五個方面。

從字面上看，大資料分析被定義為“檢查包含各種資料型別的大型資料集（即大資料）以發現隱藏模式、未知相關性、市場趨勢、客戶偏好和其他有用資訊的過程。 ”

大資料分析公司和企業通常會看到更多的商業利益，包括更有效的營銷活動、新的收入機會、改進的客戶服務、更高效的運營和競爭優勢。 公司實施大資料分析是因為他們希望做出更明智的業務決策。 大資料分析為資料分析專業人員（如資料分析師和建模人員）提供了分析來自多個不同來源的大資料的能力，包括交易資料和其他結構化資料。

大資料分析是指對海量資料的分析。