在大資料時代，資料分析做不到什麼？

26-大資料不能做什麼。

大資料和資料分析的概念並不完全相同，它們略有不同。 簡單來說，大資料是指海量複雜的資料收集，而資料分析是指對資料進行處理和分析的過程。

具體而言，大資料通常包括結構化資料（例如，資料庫中的資料）和非結構化資料（例如，網路日誌和社交內容）。 這些資料集是如此之大，以至於幾乎不可能使用傳統方法和工具進行處理和管理，需要專門的技術和平台來儲存、處理和分析這些資料。

資料分析是指使用工具和演算法提取、轉換和生成有關大資料或其他資料集的有用資訊的過程。 資料分析可以幫助企業或組織發現新的商機、識別市場趨勢、優化運營流程等，從而為業務決策提供可靠的基礎。

因此，儘管大資料與資料分析之間存在一定的相關性，但它們的概念和目的卻不同。 大資料是資料的集合，而資料分析是處理和分析這些資料集的過程，這兩者都是資料領域非常重要的概念。

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。

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。

什麼是大資料？ 它是一種運營模式、一種能力、一種技術還是一種資料集合？ 我們今天所說的“大資料”和過去傳統意義上的“資料”有什麼區別？

大資料最好的方面是什麼？ 等一會。 當然，我不是專家或學者，我無法給出乙個讓所有人信服的權威定義。

我們先從“大資料”和“資料”的區別說起，過去我們說的“資料”主要是指“數字”，比如客戶數量、業務量、營業收入、利潤等，都是可以編碼的數字或簡單的文字，這些資料分析相對簡單，過去傳統的資料解決方案（如資料庫或商業智慧型技術）可以輕鬆應對; 而我們今天所說的“大資料”，不僅僅指“數字”，還可能包括“文字、音訊、......它涵蓋了廣泛的內容，如我們的部落格、微博、輕部落格、我們的音訊**分享、我們的通話錄音、我們的位置資訊、我們的評論資訊、我們的交易資訊、互動資訊等，包羅永珍。從形式上講，“資料”是結構化的，而“大資料”包括“結構化資料”、“半結構化資料”和“非結構化資料”。 “結構化”、“半結構化”和“非結構化”可能很難從字面上理解，但在這裡我試著用我的語言，看看我是否能生動地表達出來

由於資料是結構化的，資料分析可以遵循某些現有的規則，例如通過簡單的線性關聯，資料分析可以大致**下乙個月的營業收入; 大資料是半結構化和非結構化的，它在分析過程中遵循的規律是未知的，它通過整合各個方面的資訊進行模擬，它以分析的形式評估證據，假設響應結果，並計算每種可能性的可信度，通過大資料分析我們可以準確地找到下乙個市場熱點。