大数据分析范文

大数据分析范文第1篇

关键词：数据分析；预测分析；大数据分析

1.概述

数据分析是指收集、处理数据并获取信息的过程。具体地说，数据分析是建立审计分析模型，对数据进行核对、检查、复算、判断等操作，将被审计数据的现实状态与理想状态进行比较，从而发现审计线索，搜集审计证据的过程。通过数据分析，我们可以将隐没在杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼，进而找出所研究对象的内在规律。

数据分析有极广泛的应用范围。在产品的整个生命周期内，数据分析过程是质量管理体系的支持过程，包括从产品的市场调研到售后服务以及最终处置都需要适当运用数据分析，以提升有效性。如一个企业领导人通过市场调查，分析所得数据判定市场动向，从而制订合适的生产及销售计划。

2.数据分析的基本方法

数据分析的基本方法除了包括较简单数学运算之外，还包含下述几种常用方法。

2.1统计

统计有合计、总计之意，指对某一现象的有关数据进行搜集、整理、计算、分析、解释、表述等。在实际应用中，统计含义一般包括统计工作、统计资料和统计科学。

（1）统计工作。统计工作指利用科学方法对相关数据进行搜集、整理和分析并提供关于社会经济现象数量资料的工作的总称，是统计的基础。统计工作也称统计实践或统计活动。现实生活中，统计工作作为一种认识社会经济现象总体和自然现象总体的实践过程，一般包括统计设计、统计调查、统计整理和统计分析4个环节。

（2）统计资料。统计资料又称为统计信息，是反映一定社会经济现象总体或自然现象总体的特征或规律的数字资料、文字资料、图表资料及其他相关资料的总称。统计资料是通过统计工作获得反映社会经济现象的数据资料的总称，反映在统计表、统计图、统计手册、统计年鉴、统计资料汇编、统计分析报告和其他有关统计信息的载体中。统计资料也包括调查取得的原始资料和经过整理、加工的次级资料。

（3）统计学。统计学是统计工作经验的总结和理论概括，是系统化的知识体系，主要研究搜集、整理和分析统计资料的理论与方法。统计学利用概率论建立数学模型，收集所观察系统的数据，进行量化分析与总结，进而推断和预测，为相关决策提供依据和参考。

统计分析的流程是确定分析目标，收集、整理和分析数据，提出分析报告。

2.2快速傅里叶变换

1965年，Cooley和Tukey提出了计算离散傅里叶变换（DFT）的快速算法――快速傅氏变换（FFT）。FFT根据DFT的奇、偶、虚、实等特性，对离散傅立叶变换的算法进行改进，将DFT的运算量减少了几个数量级。从此，数字信号处理这门新兴学科也随FFT的出现和发展而迅速发展。根据对序列分解与选取方法的不同而产生了FFT的多种算法，基本算法是基2DIT和基2DIF。FFT在离散傅里叶反变换、线性卷积和线性相关等方面也有重要应用。

2.3平滑和滤波

平滑和滤波是低频增强的空间域滤波技术，其目的是模糊和消除噪音。空间域的平滑和滤波一般采用简均法进行，就是求邻近像元点的平均亮度值。邻域的大小与平滑的效果直接相关，邻域越大，平滑的效果越好，但邻域过大，平滑会使边缘信息损失增大，从而使输出的图像变得模糊，因此需合理选择邻域的大小。

2.4基线和峰值

基线是项目储存库中每个工件版本在特定时期的一个快照。它提供一个正式标准，随后的工作基于此标准，只有经过授权后才能变更这个标准。建立一个初始基线后，每次对其进行的变更都将记录为一个差值，直到建成下一个基线。

峰值功率就是最高能支持的功率。电源的峰值功率指电源短时问内能达到的最大功率，通常仅能维持30s左右的时间。一般情况下电源峰值功率可以超过最大输出功率50%左右，由于硬盘在启动状态下所需要的能量远远大于其正常工作时的数值，因此系统经常利用这一缓冲为硬盘提供启动所需的电流，启动到全速后就会恢复到正常水平。峰值功率没有什么实际意义，因为电源一般不能在峰值输出时稳定工作。

2.5列表与作图

（1）列表。将实验数据按一定规律用列表方式表达出来是记录和处理实验数据最常用的方法。表格的设计要求对应关系清楚，简单明了，有利于发现相关量之间的物理关系；此外还要求在表栏中注明物理量名称、符号、数量级和单位等；根据需要还可以列出除原始数据以外的计算栏目和统计栏目等；最后还要求写明表格名称，主要测量仪器的型号、量程和准确度等级，有关环境条件参数（如温度、湿度）等。

（2）作图。作图可以显式地表达物理量间的变化关系。从图线上还可以简便求出实验需要的某些结果，如直线的斜率和截距值等，读出没有进行观测的对应点（内插法），或在一定条件下从图线的延伸部分读到测量范围以外的对应点（外推法）。此外，还可以把某些复杂的函数关系通过一定的变换用直线图表示出来。

3.数据分析的类型

3.1探索性数据分析

探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统汁学假设检验手段的补充。探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征。

3.2定性数据分析

定性数据分析又称为定性资料分析，是指定性研究照片、观察结果等非数值型数据（或者说资料）的分析。

3.3离线数据分析

离线数据分析用于较复杂和耗时的数据分析和处理。由于大数据的数据量已经远远超出单个计算机的存储和处理能力，离线数据分析通常构建在云计算平台之上，如开源的Hadoop的HDFS文件系统和MapReduce运算框架。Hadoop机群包含数百台乃至数千台服务器，存储了数PB乃至数十PB的数据，每天运行着成千上万的离线数据分析作业，每个作业处理几百MB到几百TB甚至更多的数据，运行时问为几分钟、几个小时、几天甚至更长。

3.4在线数据分析

在线数据分析（OLAP，也称为联机分析处理）用来处理用户的在线请求，它对响应时间的要求比较高（通常不超过若干秒）。与离线数据分析相比，在线数据分析能够实时处理用户的请求，允许用户随时更改分析的约束和限制条件。尽管与离线数据分析相比，在线数据分析能够处理的数据量要小得多，但随着技术的发展，当前的在线分析系统已经能够实时地处理数千万条甚至数亿条记录。传统的在线数据分析系统构建在以关系数据库为核心的数据仓库之上，而在线大数据分析系统构建在云计算平台的NoSQLm系统上。如果没有大数据的在线分析和处理，则无法存储和索引数量庞大的互联网网页，就不会有当今的高效搜索引擎，也不会有构建在大数据处理基础上的微博、博客、社交网络等的蓬勃发展。

4.数据分析步骤

最初的数据可能杂乱无章且无规律，要通过作图、造表和各种形式的拟合来计算某些特征量，探索规律性的可能形式。这就需要研究用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。首先在探索性分析的基础上提出几种模型，再通过进一步的分析从中选择所需的模型。通常使用数理统计方法对所选定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断，数据分析的具体步骤如下。

（1）识别信息需求。识别信息需求可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标，是确保数据分析过程有效性的首要条件。

（2）收集数据。有目的的收集数据是确保数据分析过程有效的基础，需要对收集数据的内容、渠道、方法进行策划，主要考虑：①将识别信息需求转化为更具体的要求，如评价供方时，需要收集的数据可能包括其过程能力、测量系统不确定性等相关数据；②明确由谁在何时何处，通过何种渠道和方法收集数据；③记录表应便于使用；④采取有效措施，防止数据丢失和虚假数据对系统的干扰。

（3）分析数据。分析数据是指将收集到的数据通过加工、整理和分析后，将其转化为信息的过程。常用的分析数据方法有排列图、因果图、分层法、调查表、散布图、直方图、控制图、关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。

5.大数据分析基础

大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析，在研究大量的数据的过程中寻找模式、相关性和其他有用的信息，可以帮助需求者更好地适应变化，做出更明智的决策。

5.1可视化分析

大数据分析的使用者有大数据分析专家和普通用户，他们对于大数据分析最基本的要求就是可视化分析，因为可视化分析能够直观地呈现大数据特点，让数据自己说明，让观者看到结果。

5.2数据挖掘

大数据分析的理论核心就是数据挖掘。各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式能更加科学地呈现出数据本身的特点，能更快速地处理大数据。如果采用一个算法需要花好几年才能得出结论，那大数据的价值也就无从说起了。可视化是给人看的，数据挖掘是给机器看的。集群、分割、孤立点分析还有其他的算法可以使我们深入数据内部去挖掘价值。这些算法不仅能够处理大数据的数据量，也一定程度地满足处理大数据的速度要求。

5.3预测性分析

预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果作出预测性判断。

5.4语义引擎

由于非结构化数据与异构数据等的多样性带来了数据分析的新的挑战与困难，需要一系列的工具去解析、提取、分析数据。语义引擎需要被设计成能够从文档中智能提取信息，使之能从大数据中挖掘出特点，通过科学建模和输入新的数据，从而预测未来的数据。

5.5数据质量和数据管理

大数据分析离不开数据质量和数据管理，高质量数据和有效的数据管理能够保证分析结果的真实和有价值。

6.大数据预测分析

预测分析是大数据技术的核心应用，如电子商务网站通过数据预测顾客是否会购买推荐的产品，信贷公司通过数据预测借款人是否会违约，执法部门用大数据预测特定地点发生犯罪的可能性，交通部门利用数据预测交通流量等。预测是人类本能的一部分，只有通过大数据分析才能获取智能的、有价值的信息。越来越多的应用涉及到大数据，大数据的属性描述了不断增长的存储数据的复杂性。大数据预测分析突破了预测分析一直是象牙塔里统计学家和数据科学家的工作，随着大数据的出现，并整合到现有的BI、CRM、ERP和其他关键业务系统，大数据预测分析将起到越来越重要的作用。

6.1大数据预测分析要素

大数据预测分析可帮助企业作出正确而果断的业务决策，让客户更开心，同时避免灾难的发生，这是众多数据分析者的终极梦想，但是预测分析也是一个困难的任务。实施成功的预测分析有赖于以下要素。

（1）数据质量。数据是预测分析的血液。数据通常来自内部数据，如客户交易数据和生产数据，但我们还需要补充外部数据源，如行业市场数据、社交网络数据和其他统计数据。与流行的技术观点不同，这些外部数据未必一定是大数据。数据中的变量是否有助于有效预测才是关键所在。总之，数据越多，相关度和质量越高，找出原因和结果的可能性越大。

（2）数据科学家。数据科学家必须理解业务需求和业务目标，审视数据，并围绕业务日标建立预测分析规则，如如何增加电子商务的销售额、保持生产线的正常运转、防止库存短缺等。数据科学家需要拥有数学、统计学等多个领域的知识。

（3）预测分析软件。数据科学家必须借助预测分析软件来评估分析模型和规则，预测分析软件通过整合统计分析和机器学习算法发挥作用，，需要一些专门的大数据处理平台（如Hadoop）或数据库分析机（如Oracle Exadata）等来完成。

（4）运营软件。找到了合适的预测规则并将其植入应用，就能以某种方式产生代码，预测规则也能通过业务规则管理系统和复杂事件处理平台进行优化。

6.2大数据预测分析相关问题

大数据预测分析应用广泛。大数据将组群分析和回归分析等较常用的工具交到日常管理人员手中，然后可以使用非交易数据来作出战略性的长期的业务决定。客户服务代表可以独立决定一个问题客户是否值得保留或者升级，销售人员可以基于人们对零售商在网站上的评价来调整零售商的产品量。大数据并不是要取代传统BI工具，而是让BI更有价值和更有利于业务发展。在颅测中，虽然具有相关性，并不存在因果关系。如果仔细地查看使用收集到的历史交易数据，就会发现最新定位活动更倾向于参考来自大数据技术处理的结果。

1）分析社交媒体中的非结构数据。

社交媒体中存在很大的商机，需要结合大数据开源技术、摩尔定律、商品硬件、云计算以及捕捉和存储大量非交易数据来实现预测目的。预测者将大数据中非结构化数据（如视频和电子邮件）、来自各种引擎获得的信息（追踪用户对品牌的评价）和现有结构化客户数据结合起来，通过博客和用户论坛与地理数据相关联，运用上述技术。可以获得强大的预测能力。

2）缩短大数据分析时间。

运用大数据分析可以缩短预测时间，数据科学家过去需要用几个月来建立查询或模型来回答关于供应链或生产计划的业务问题，现在只需要几个小时就可以完成，其原因是大数据技术可以自动化建模与自动执行。

3）非结构化数据与数据仓库的数据不同。

仅用一种技术完成大数据预测分析比较困难，应融合各种技术。传统的数据仓库系统是从关系型数据库中获取数据，而今超过80%的数据是非结构化数据，无法转化为关系型数据库中的数据，传统的数据仓库技术对非结构化数据的处理无法满足需求。所以，需要存储管理人员更快地跟上技术发展，更新自己的技术和知识结构，提高对大数据的管理和分析能力，从非结构化数据类型中抽取有价值的信息。

7.大数据分析的发展方向

新的数据分析范型是目标导向，不关心数据的来源和格式，能够无缝处理结构化、非结构化和半结构化数据，将取代传统的BI-ETL-EDW范型。新的数据分析范型能够输出有效结果，提供去黑箱化的预测分析服务，可以面向更广泛地普通员工快速部署分析应用。Hadoop和NoSQL正在占领大数据的管理方式，R和Stata语言冲击了传统的黑箱式分析方法。R是一种自由软件，是为统计计算和图形显示而设计的语言及环境，其特点是免费且功能强大。Stata是一个用于分析和管理数据的功能强大的统计分析软件。我们将从以下3个方面推动大数据分析的发展。

1）数据管理。

Hadoop已成为企业管理大数据的基础支撑平台。随着Greenplum Pivotal HD、HortonworksStinger和Cloudera的Impala的，Hadoop的技术创新速度正在加快，它在Hadoop HDFS之上提供实时、互动的查询服务，将众所周知的SQL查询处理与具备指数级扩展能力的HDFS存储架构整合到一起。

2）去黑箱化。

预测分析是管理者进行数据化决策的关键。预测分析面临的最大问题是黑箱化问题。随着越来越多地凭借预测分析技术作出重大决策，预测分析技术需要去黑箱化，主要包括应用的数据表示、对底层数学和算法解释等。去黑箱化有利于管理者掌握数据分析工具，不但使管理者看到数据分析结果，还知道如何得到的分析结果和分析工具的设计原理等。

3）应用普及。

即使实现了分析的去黑箱化，数据分析应用在企业中的部署依然面临能否可复用应用、创建最佳实践、组织范围内的横向协作、无缝重组模型等问题，能否在最终用户（员工）中应用普及是数据分析成功的关键。

8.结语

大数据分析范文第2篇

数据分析：从挖金土豆到筛金沙

大数据之所以成为业界的热点，是因为现在做数据分析的价值越来越大，在Hadoop等技术的支持下，成本相对越来越低。对于企业做数据分析的价值和方法的前后变化，Informatica公司大中国区首席产品顾问但彬在论坛上，用一个非常生动形象的比喻做了说明：“如果将做数据分析比喻成开采金矿，原来我们所做的是用挖掘机挖金土豆，而现在则是用筛子来筛金沙。因为现在大量分布在社交网络的数据，对企业而言就是就像是大量的金沙，分布广泛而分散。如果能用低成本的方法筛出金沙，是非常有价值且值得做的事情。”

但彬介绍，Informatica作为一家数据集成公司，更关注的是如何把来自各个地方的大数据，通过像抽水机的泵一样的装置整合到需要的程度和地方。Informatica2011年完成了近8亿元的收入，这也是对大数据市场火热程度的一个印证。

Informatica主要从四个方向考虑大数据处理的一些问题：第一，大数据的集成，即从数据种类的多样性方面，整合所有来源的所有数据类型，不管是来自交易系统的结构化数据，社交网络的半结构化、非结构化数据，还是来自RFID读卡器的感应数据；第二，保障数据的权威、可信性，保障数据安全，实现可重复利用、一致的数据质量；第三是实现数据的自助式服务，消除手工操作带来的错误，提高生产率，允许分析员通过基于浏览器的工具直观地定义和校验从源到目标的处理流程，以此自动生成映射逻辑，交由开发人员部署运行；第四是自适应服务，通过多协议数据配置、集成数据质量等手段实现交付适应不同项目需求的数据。

从交易到交互，从互联网行业到传统行业，大数据的渗透力和影响力不容小觑。在Teradata大中华区首席架构师张新宇看来，除了数据管理，更重要的是数据分析，利用新的分析方法，比如通过使用Map Reduce（编程语言可以是Java/Python/Perl/C/C++）新分析框架，提供针对多种数据的并行处理能力等，实现大数据的洞察力是更关键的。

北京赛迪时代信息产业股份有限公司存储工程服务事业部总经理李降龙也介绍，大数据带来的挑战在于怎样实时处理这些数据，通过虚拟化搭建一个计算和存储资源池，以弹性架构有效地合理分配和使用它们，并建立合理应用系统，使大数据得到最好的管理和使用，才能发挥大数据的价值。论坛上民族证券CIO颜阳也分享了证券公司对于大数据的理解以及他们所做舆情分析的大数据应用。

职场新贵：数据科学家

针对大数据而生的新一代分析工具――Map Reduce近年来备受关注，它一次遍历数据，连接列表顺序分析，而不需要像传统的SQL那样为了排序需要对表做自关联。Map Reduce在数字营销优化、社交网络及关系分析、欺诈检测及预防、设备数据分析等场景中都有非常好的应用。

除了原有的关系型数据分析，结合非关系型数据（NoSQL）的探索性分析的需求在企业内部越来越旺盛，如此一来，一种新的IT职业――数据科学家会越来越火。

张新宇介绍，近十年来做数据分析的从业人员数量急剧上升，已经占到所有行业从业人数的0.01%。数据科学家有很强的技术功底，除了传统的会写SQL，还会与非关系型数据打交道，熟悉很多数据分析的软件，有很强的数据功底，对业务也很敏感。另外，数据科学家也会有很强的好奇心或求知欲，他要很明确地知道，当发现业务问题的时候如何通过业务模式的调整去解决。他既是一个数据分析的专家，也可能是一个SaaS的专家，也可能是个超级用户，或者是一个Java的程序员，自己写程序处理。

大数据分析范文第3篇

关键词：大数据；数据分析；数据挖掘；体系建设

引言

进入21世纪以来，随着高新科技的迅猛发展和经济全球化发展的趋势，我国国民经济迅速增长，各行业、领域的发展也颇为迅猛，人们生活水平与日俱增，在物质生活得到极大满足的前提下，更加追求精神层面以及视觉上的享受，这就涉及到数据信息方面的内容。在经济全球化、科技一体化、文化多元化的时代，数据信息的作用和地位是不可小觑的，处理和归类数据信息是达到信息传递的基础条件，是发展各学科科技交融的前提。

然而，世界上的一切事物都包含着两个方面，这两个方面既相互对立，又相互统一。矛盾即对立统一。矛盾具有斗争性和同一性两种基本属性，我们必须用一分为二的观点、全面的观点看问题。同时要积极创造条件，促进矛盾双方的相互转变。数据信息在带给人们生产生活极大便利的同时，还会被诸多社会数据信息所困扰。为了使广大人民群众的日常生活更加便捷，需要其客观、正确地使用、处理数据信息，完善和健全数据分析技术和数据挖掘手段，通过各种切实可行的数据分析方法科学合理地分析大数据时代下的数据，做好数据挖掘技术工作。

1 实施数据分析的方法

在经济社会快速发展的背景下，我国在科学信息技术领域取得长足进步。科技信息的发展在极大程度上促进了各行各业的繁荣发展和长久进步，使其发展更加全面化、科学化、专业化，切实提升了我国经济的迅猛发展，从而形成了一个最佳的良性循环，我国也由此进入了大数据时代。对于大数据时代而言，数据分析环节是必不可少的组成部分，只有科学准确地对信息量极大的数据进行处理、筛选，才能使其更好地服务于社会，服务于广大人民群众。正确处理数据进行分析过程是大数据时代下数据分析的至关重要的环节。众所周知，大数据具有明显的优势，在信息处理的过程中，需要对大容量数据、分析速率，以及多格式的数据三大问题进行详细的分析和掌握。

1.1 Hadoop HDFS

HDFS，即分布式文件系统，主要由客户端模块、元数据管理模块、数据存储服务模块等模块组成，其优势是储存容量较大的文件，通常情况下被用于商业化硬件的群体中。相比于低端的硬件群体，商业化的硬件群体发生问题的几率较低，在储存大容量数据方面备受欢迎和推崇。Hadoop，即是分布式计算，是一个用于运行应用程序在大型集群的廉价硬件设备上的框架，为应用程序的透明化的提供了一组具有稳定性以及可靠性的接口和数据运动，可以不用在价格较高、可信度较高的硬件上应用。一般情况下，面对出现问题概率较高的群体，分布式文件系统是处理问题的首选，它采用继续运用的手法进行处理，而且还不会使用户产生明显的运用间断问题，这是分布式计算的优势所在，而且还在一定程度上减少了机器设备的维修和维护费用，特别是针对于机器设备量庞大的用户来说，不仅降低了运行成本，而且还有效提高了经济效益。

1.2 Hadoop的优点与不足

随着移动通信系统发展速度的不断加快，信息安全是人们关注的重点问题。因此，为了切实有效地解决信息数据安全问题，就需要对大量的数据进行数据分析，不断优化数据信息，使数据信息更加准确，安全。在进行数据信息的过程中，Hadoop是最常用的解决问题的软件构架之一，它可以对众多数据实行分布型模式解决，在处理的过程中，主要依据一条具有可信性、有效性、可伸缩性的途径进行数据信息处理，这是Hadoop特有的优势。但是世界上一切事物都处在永不停息地变化发展之中，都有其产生、发展和灭亡的历史，发展的实质是事物的前进和上升，是新事物的产生和旧事物的灭亡，因此，要用科学发展的眼光看待问题。Hadoop同其他数据信息处理软件一样，也具有一定的缺点和不足。主要表现在以下几个方面。

首先，就现阶段而言，在企业内部和外部的信息维护以及保护效用方面还存在一定的不足和匮乏，在处理这种数据信息的过程中，需要相关工作人员以手动的方式设置数据，这是Hadoop所具有的明显缺陷。因为在数据设置的过程中，相关数据信息的准确性完全是依靠工作人员而实现的，而这种方式的在无形中会浪费大量的时间，并且在设置的过程中出现失误的几率也会大大增加。一旦在数据信息处理过程中的某一环节出现失误，就会导致整个数据信息处理过程失效，浪费了大量的人力、物力，以及财力。

其次，Hadoop需求社会具备投资构建的且专用的计算集群，在构建的过程中，会出现很多难题，比如形成单个储存、计算数据信息和储存，或者中央处理器应用的难题。不仅如此，即使将这种储存形式应用于其他项目的上，也会出现兼容性难的问题。

2 实施数据挖掘的方法

随着科学技术的不断发展以及我国社会经济体系的不断完善，数据信息处理逐渐成为相关部门和人们重视的内容，并且越来越受到社会各界的广泛关注和重视，并使数据信息分析和挖掘成为热点话题。在现阶段的大数据时代下，实施数据挖掘项目的方法有很多，且不同的方法适用的挖掘方向不同。基于此，在实际进行数据挖掘的过程中，需要根据数据挖掘项目的具体情况选择相应的数据挖掘方法。数据挖掘方法有分类法、回归分析法、Web数据挖掘法，以及关系规则法等等。文章主要介绍了分类法、回归分析法、Web数据挖掘法对数据挖掘过程进行分析。

2.1 分类法

随着通信行业快速发展，基站建设加快，网络覆盖多元化，数据信息对人们的生产生活影响越来越显著。计算机技术等应用与发展在很大程度上促进了经济的进步，提高了人们的生活水平，推动了人类文明的历史进程。在此背景下，数据分析与挖掘成为保障信息安全的基础和前提。为了使得数据挖掘过程更好地进行，需要不断探索科学合理的方法进行分析，以此确保大数据时代的数据挖掘进程更具准确性和可靠性。分类法是数据挖掘中常使用的方法之一，主要用于在数据规模较大的数据库中寻找特质相同的数据，并将大量的数据依照不同的划分形式区分种类。对数据库中的数据进行分类的主要目的是将数据项目放置在特定的、规定的类型中，这样做可以在极大程度上为用户减轻工作量，使其工作内容更加清晰，便于后续时间的内容查找。另外，数据挖掘的分类还可以为用户提高经济效益。

2.2 回归分析法

除了分类法之外，回顾分析法也是数据挖掘经常采用的方法。不同于分类法中对相同特质的数据进行分类，回归分析法主要是对数据库中具有独特性质的数据进行展现，并通过利用函数关系来展现数据之间的联系和区别，进而分析相关数据信息特质的依赖程度。就目前而言，回归分析法通常被用于数据序列的预计和测量，以及探索数据之间存在的联系。特别是在市场营销方面，实施回归分析法可以在营销的每一个环节中都有所体现，能够很好地进行数据信息的挖掘，进而为市场营销的可行性奠定数据基础。

2.3 Web数据挖掘法

通讯网络极度发达的现今时代，大大地丰富了人们的日常生活，使人们的生活更具科技性和便捷性，这是通过大规模的数据信息传输和处理而实现的。为了将庞大的数据信息有目的性地进行分析和挖掘，就需要通过合适的数据挖掘方法进行处理。Web数据挖掘法主要是针对网络式数据的综合性科技，到目前为止，在全球范围内较为常用的Web数据挖掘算法的种类主要有三种，且这三种算法涉及的用户都较为笼统，并没有明显的界限可以对用户进行明确、严谨的划分。随着高新科技的迅猛发展，也给Web数据挖掘法带来了一定的挑战和困难，尤其是在用户分类层面、网站公布内容的有效层面，以及用户停留页面时间长短的层面。因此，在大力推广和宣传Web技术的大数据时代，数据分析技术人员要不断完善Web数据挖掘法的内容，不断创新数据挖掘方法，以期更好地利用Web数据挖掘法服务于社会，服务于人们。

3 大数据分析挖掘体系建设的原则

随着改革开放进程的加快，我国社会经济得到明显提升，人们物质生活和精神文化生活大大满足，特别是二十一世纪以来，科学信息技术的发展，更是提升了人们的生活水平，改善了生活质量，计算机、手机等先进的通讯设备比比皆是，传统的生产关系式和生活方式已经落伍，并逐渐被淘汰，新的产业生态和生产方式喷薄而出，人们开始进入了大数据时代。因此，为了更好地收集、分析、利用数据信息，并从庞大的数据信息中精准、合理地选择正确的数据信息，进而更加迅速地为有需要的人们传递信息，就需要建设大数据分析与挖掘体系，并在建设过程中始终遵循以下几个原则。

3.1 平台建设与探索实践相互促进

经济全球化在对全球经济发展产生巨大推力的同时，还使得全球技术竞争更加激烈。为了实现大数据分析挖掘体系良好建设的目的，需要满足平台建设与探索实践相互促进，根据体系建设实际逐渐摸索分析数据挖掘的完整流程，不断积累经验，积极引进人才，打造一支具有专业数据分析与挖掘水准的队伍，在实际的体系建设过程中吸取失败经验，并适当借鉴发达国家的先进数据平台建设经验，取其精华，促进平台建设，以此构建并不断完善数据分析挖掘体系。

3.2 技术创新与价值创造深度结合

从宏观意义上讲，创新是民族进步的灵魂，是国家兴旺发达的不竭动力。而对于数据分析挖掘体系建设而言，创新同样具有重要意义和作用。创新是大数据的灵魂，在建设大数据分析挖掘体系过程中，要将技术创新与价值创造深度结合，并将价值创造作为目标，辅以技术创新手段，只有这样，才能达到大数据分析挖掘体系建设社会效益与经济效益的双重目的。

3.3 人才培养与能力提升良性循环

意识对物质具有反作用，正确反映客观事物及其发展规律的意识，能够指导人们有效地开展实践活动，促进客观事物的发展。歪曲反映客观事物及其发展规律的意识，则会把人的活动引向歧途，阻碍客观事物的发展。由此可以看出意识正确与否对于大数据分析挖掘体系平台建设的重要意义。基于此，要培养具有大数据技术能力和创新能力的数据分析人才，并定期组织教育学习培训，不断提高他们的数据分析能力，不断进行交流和沟通，培养数据分析意识，提高数据挖掘能力，实现科学的数据挖掘流程与高效的数据挖掘执行，从而提升数据分析挖掘体系平台建设的良性循环。

4 结束语

通过文章的综合论述可知，在经济全球化趋势迅速普及的同时，科学技术不断创新与完善，人们的生活水平和品质都有了质的提升，先进的计算机软件等设备迅速得到应用和推广。人们实现信息传递的过程是通过对大规模的数据信息进行处理和计算形成的，而信息传输和处理等过程均离不开数据信息的分析与挖掘。可以说，我国由此进入了大数据时代。然而，就我国目前数据信息处理技术来看，相关数据技术还处于发展阶段，与发达国家的先进数据分析技术还存在一定的差距和不足。所以，相关数据分析人员要根据我国的基本国情和标准需求对数据分析技术进行完善，提高思想意识，不断提出切实可行的方案进行数据分析技术的创新，加大建设大数据分析挖掘体系的建设，搭建可供进行数据信息处理、划分的平台，为大数据时代的数据分析和挖掘提供更加科学、专业的技术，从而为提高我国的科技信息能力提供基本的保障和前提。

参考文献

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大数据分析范文第4篇

保持中立

大数据主要包括大交易数据、大交互数据和大数据处理。数据集成的功能是收集数据、探查数据和集中管理数据，从而进一步提高数据的质量。Informatica的数据集成软件可以辨别哪些数据是合规的，并提取出来，实施统一管理和统一复制。Informatica公司高级副总裁兼首席信息官托尼·杨（Tony Young）表示，针对Hadoop大数据处理平台，Informatica的数据集成软件主要负责做好以下几件事：解析和准备数据，探查和发现数据，转换和清洗数据，监控Hadoop平台中的数据。随着云计算应用的逐渐普及，数据碎片日益增加，而移动计算、社交计算的快速发展也增加了数据访问和管理的复杂性。在这种情况下，保证数据的合规性、一致性和准确性就显得尤为重要。数据集成不仅可以轻松实现上述目标，而且可以在数据整个生命周期的管理中起到监督和调整的作用。

在数据管理产品趋向融合的今天，数据集成软件会不会也被集成到一些综合性的管理解决方案中呢？

托尼·杨表示：“Informatica之所以能够保持快速成长，一个关键的因素就是始终保持中立的地位。我们的数据集成软件可以与其他所有应用和管理软件平台相集成，比如微软、SAP等厂商的产品。”

大数据促进业务增长

“数据分析是今后企业在竞争中保持优势的一个主要手段。如果你现在不认真对待大数据，那么竞争对手就有可能超过你，并取代你。”托尼·杨表示，“大数据与SOA（面向服务的体系结构）不同。SOA不能直接给企业带来商业价值，而大数据与企业的业务绩效直接相关。企业的CIO必须重视大数据的处理与应用。”

托尼·杨介绍了一个利用Informatica数据集成解决方案促进企业销售的成功案例。由于销售额急剧下降，美国一家化妆品零售商求助于Informatica。Informatica利用其数据集成解决方案，创建了数据的单一视图，将来自销售柜台的客户信息以及社交网络上的客户需求进行匹配、集成和处理。该化妆品零售商利用Informatica提供的数据分析结果，调整了销售方式，使得化妆品的销售额得到了大幅提升。托尼·杨表示：“大数据分析不仅可以应用于消费品市场，交通、气象、金融等很多行业也可以应用大数据分析工具促进业务的增长或提升服务质量。”

Informatica不仅可以帮助客户实现数据集成与分析，而且它自己就是一个大数据分析的受益者。Informatica已经建成了一个拥有6个集群、包括30个节点的大数据平台，客户数据、销售数据等都在这个平台上进行集中处理和分析。

大数据分析范文第5篇

关键词：大数据分析；审计分析

按照维基百科的定义，大数据是指无法在可承受的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。业界通常用四个V来概括大数据的特征，即Volume（数据体量巨大）、Variety（数据类型繁多，包括视频、图片、地理位置等）、Value（价值密度低）、Velocity（处理速度快）。

国务院在2014年10月印发的《关于加强审计工作的意见》（国发〔2014〕48号）明确提到“探索在审计实践中运用大数据技术的途径，加大数据综合利用力度，提高运用信息化技术查核问题、评价判断、宏观分析的能力。” 这是国家首次在文件中将大数据技术列入审计信息化工作重点，为今后工作指明了方向。

一、大数据分析的内涵与特点

大数据分析是大数据理念与方法的核心，是指对海量类型多样、增长速度快、内容真实的数据（即大数据）进行分析，从中找出可以帮助决策的隐藏模式、未知的相关关系以及其他有用信息的过程。

大数据分析在数据处理理念上有三大转变：要全体不要抽样，要效率不要绝对精确，要相关不要因果。大数据分析是人们获得新的认知、创造新的价值的源泉；也是改变市场、组织机构，以及政府与公民关系的途径。例如商业领域，淘宝等电商通过分析客户购买数据实时推荐客户可能需要的物品；金融行业通过分析各类指标数据预测市场行情走势等。

二、审计分析的主要目标和方法体系

审计人员如何将原生态的数据信息转换成审计证据，直接影响着审计目标的实现，其中的关键就是审计人员是否能对被审计单位的数据进行有效分析，因此审计的核心方法是数据分析。

审计分析的主要目标包括以下几个方面：协助把握被审计单位总体情况、协助审计人员确定审计重点、协助审计过程发现问题线索、为审计取证提供数据支持。

审计分析方法从广义角度来看，种类很多。常用的有比较法、比率分析法、账户分析法、趋势分析法、模拟法、预测法、决策法、控三、因素分析法和成本法等。

三、大数据分析与审计分析的关系

笔者认为， 大数据正以难以想象的发展速度带来新一轮信息化革命，它给我们带来新的思维变革、商业变革和管理变革。大数据成为一个时代背景，更多的分析工作成为实际上的大数据分析，从这个角度看，审计分析是大数据分析应用的一个领域。

另一方面，大数据分析是伴随着数据科学的快速发展和数据密集型范式的出现而产生的一种全新的分析思维和技术。审计分析是从分析应用领域而言的，因此，我们可以将大数据分析作为审计分析方法的一种。

大数据分析的三个特点使其更具创新性、发现性，应用到审计领域必然会刺激审计方式方法变革；另一方面，在审计工作中借以了解情况，发现问题，确定证据时也要紧紧围绕审计目标，注意相关性和结果可靠性，或者采取其他审计措施确保结论客观、公正。

四、大数据分析给审计分析带来的机遇

首先，传统的审计分析主要针对的是结构化数据，如字符、数值等，大数据分析的数据类型拓展到WEB网页、XML等半结构化数据，甚至图片、音频、视频等非结构化数据。审计内容更加广泛，审计对象的呈现更加全面。其次，由于大数据分析是全样本数据，审计人员可以跳出企业内部业务、财务数据的局限，有效利用行业、政府大数据，在更高层次和更深领域发挥审计的职能作用，凸显其宏观性、整体性和建设性。再次，传统的批量处理方式被流处理方式取代。审计人员通过利用软件和模型更快地捕捉到价值信息，实现实时分析，这将使审计人员能够更及时地发现问题，有效提高审计工作效率。最后，在大数据环境下，审计分析可以利用机器学习技术，来解决聚类问题、分类问题、挖掘频繁项集。机器学习专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。机器学习技术的引入无疑将大幅提高审计效率和审计工作层次。

五、企业内部审计分析向大数据分析转变面临的问题

大数据分析无疑给审计分析带来机遇，但是从企业内部审计角度看，审计分析向大数据分析转变还面临诸多挑战：一是实现集团企业内部资源的统一规划和使用，必须以各系统相互之间兼容互联、数据字典规范统一为前提。由于各地区、各业务板块信息化水平参差不一，碎片式的数据环境给审计部门获取、存储和利用数据造成困难。二是从庞大的外部数据中找出对审计分析有用的信息有很大难度，这里面涉及相关方面披露范围、时效、数据展现方式是否统一、口径是否规范等。三是企业发展变革快，业务系统和数据稳定性差，加大了审计部门协调资源，统筹建立审计分析平台的难度。四是面对多源异构、纷繁复杂的数据信息，审计部门不仅要有相应的采集和存储能力，更重要的是划定相关集，迅速分析和挖掘数据，审计人员的数据驾驭能力将受到考验。五是审计成果需求的压力。理论上大数据可以采用全量数据进行分析，查找风险和问题，内部审计授权方也已经提出类似要求，而实际上内部审计受数据环境、分析工具和手段等条件所限，在较长时间内还很难实现“大数据分析”，两厢对比给内部审计带来很大压力。六是审计数据的采集和使用、审计成果的分析和共享过程中的信息安全问题凸显。

六、迎接大数据环境，提升审计分析水平

内部审计肩负审查和评价组织的业务活动、内部控制和风险管理的适当性和有效性，以促进组织完善治理、增加价值和实现目标的重担，客观上要求我们必须抓住大数据的时代脉搏，趁势而上，提高审计分析能力，提升监督能力和服务水平。

（一）转变观念，认识大数据分析特点助力审计创新

大数据分析的“三个转变”，跳出了传统的思维模式和特定领域里隐含的固有偏见，为我们提供了更多的深刻发现。提高对于大数据的认识，而不局限于它是数据域的拓展，更主要的是观念的突破，让更多审计人员拥有“大数据”思维，可以有效地提升审计分析水平、洞察发现力和流程优化能力，推动审计方式方法的创新。

（二）统筹规划，增强审计分析的软硬件支撑能力

大数据时代，企业各方面都会发生很大变化。决策将由以流程为中心转变为以数据为中心，运营模式将由以产品为中心转变为以用户为中心，组织模式由层级管理转变为扁平化管理。为顺应这些变化，提高数据化程度，打通企业各个系统，建立集中式的数据管理和运营中心是大势所趋。内审部门有必要抓住时机，统筹规划，在引入大数据分析技术和工具，逐步增强审计分析物质支撑能力的同时，促使企业建立“从事后到事中、从静态到动态、从现场到远程”的在线审计系统，尽早实现持续审计，通过实时分析强化风险预警。

（三）优化团队，提升综合分析判断能力

在大数据环境下，审计人员不仅要了解数据及其处理方式的变化，也要能处理数据、分析数据，更要透彻地了解背后的企业经营管理、业务活动，才能准确的驾驭数据。因此，内审部门需要通过新聘IT技术人员、与业务部门进行人员双向交流、在职教育培训等方式提升审计团队综合判断能力、跨专业知识运用能力、以多维分析和数据挖掘为代表的数据分析能力等。

（四）做好防范，保证企业信息安全

大数据时代，企业和个人都面临更大的信息安全问题。就内部审计来说，形势更加严峻。信息安全是内部审计重视的一项业务内容，“打铁还需本身硬”，所以内部审计更要提高安全意识。具体操作上，在审计信息系统中要做好安全监控，进行用户身份生命周期管理，对于能接触到的关键数据做好脱敏处理；审计人员在工作中要避免利用公众网络传递业务资料等。

参考文献：

[1]官思发，孟玺，李宗洁，刘扬.大数据分析研究现状、问题与对策[J].情报杂志，2015（05）.

[2]顾洪菲.大数据环境下审计数据分析技术方法初探[J].中国管理信息化，2045（03）.

[3]吕海峰.大数据背景下军队审计数据分析初探[J].经济师，2045（07）.

[4]杨凯茜.浅谈大数据审计的特点及实现―以审计署2012年对中石油的审计结果为例[J].财经界，2015（04）.

大数据分析范文第6篇

关键词：大数据分析；情报；统计分析

中图分类号： F279.23 文献标识码： A 文章编号： 1673-1069（2017）03-14-2

0 引言

大数据分析是当下非常热门的一个话题，各行各业都在炒作大数据概念。仿佛不和大数据发生关系就好像赶不上时代。但是大数据的概念和作用仍然需要澄清，尤其是在特定环境中就一定要说明大数据的作用及如何真正利用大数据。

本文介绍了大数据的概念，大数据分析思路，仅从企业管理的角度去分析大数据的作用，并介绍了大数据分析实施项目注意事项。

1 大数据分析综述

随着信息技术的发展，各行各业都或多或少地应用了信息系统，尤其是20世纪90年代数据仓库技术产生以来，数据规模出现了PB级的增长。以前企业只是把信息系统作为辅助业务管理的一个工具，而不重视数据的作用，而现在，企业发现通过数据分析可以更好地理解用户需求和企业运营，帮助企业持续增长和盈利。在这种背景下，“大数据分析”概念应运而生。大数据分析的本质是从数据中发现价值，通过大数据分析发现新的商业机遇和商业价值。如果仅仅是数据分析和分析数据，将会陷入技术的陷阱，企业会得不偿失。

大数据的“大”取决于数据分析的起点以及数据处理的方式。大数据并不仅仅是大。大数据具有“4V”的特点，即Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）。

大数据分析并不是一种技术，而更像是一个概念，其核心理念就是从超越传统的数据分析方式，从海量数据中选取与企I有关的价值。摆脱了信息系统的视角，关注点不再是信息系统本身，而是通过信息系统沉淀的数据，从数据中发现用户的行为等信息，从数据的本质上去挖掘价值。

大数据分析是伴随着数据科学的快速发展和数据密集型范式的出现而产生的一种全新的分析思维和技术，大数据分析与情报分析、云计算技术等内容存在密切的关联关系。

大数据的本质是基于大量的多维数据，只针对少量几个目标，在一定范围的时间周期内进行预测，大数据分析过程就是情报收集过程。

2 大数据分析在企业管理中的作用

2.1 使企业内信息统计更加真实

企业内部数据收集可以是跟管理相关的数据，以前的数据都是基于人工统计的，是传统的报表方式，并不能得到管理过程数据，都是结果数据，这种情况下，数据都存在“人为因素”。所以可能给高层决策带来错误的信息，导致错误的决策。而通过大数据分析，可以对数据的结果进行验证，从多个维度对数据的结果进行分析，保证数据的真实性。

以前都是单口径统计数据，各部门为了自己的利益必然会对数据进行加工，因为没有相互制约的方式，最后不同口径的数据会有不同的结果。而通过大数据分析，从对个维度对数据分析，每个口径的数据都相互制约，谁都无法对数据加工。当然，这需要对数据的结果带来的利益进行平衡，实现相互制约的作用。

比如，生产车间要上报产量数据，需要有每天的兑现率，每周兑现率和每月兑现率，为了完成这个数据，就必须按时完成产量。每月上报产量时就会自动将每天的产量求和，如果出现冲突就表名数据由问题，会从财务成本的口径反映出来。

2.2 为企业管理提供情报支持

一般在大型企业中都设有情报部门，主要是研究产业前沿情况，市场竞争信息等。传统的情报分析主要依赖情报人员的专业背景和经验，依靠情报人员主观的洞察力和眼光，通过人的分析和推理做出情报研究的结论。这种情况下，虽然能够取得一定的成果，但风险很大，基本是依赖人的主观能动性。但是随着信息技术的发展，知识越来越广泛，而人的认知能力总是存在一定的局限性，企业对情报人员的要求也就越来越高。

大数据分析的出现为了企业情报分析提供了可能。大数据的“4V”特性与情报分析的要求不谋而合。大规模特性说明了情报分析的广泛性，数据分析要尽可能地多；高速化特性说明情报分析的时间性要求，数据分析要讲究时效性；多样化特性说明情报分析的来源要广，数据分析要从多渠道获得信息，互相印证；价值说明了情报的最终目的，也是数据分析的目的，数据本身没有价值后者分析的结果没有价值都是徒劳。

大数据包括企业内部数据和企业外部数据。通过企业内部大数据分析，可以将企业内部的各项数据都收集起来，包括管理中的数据，制造过程中的数据等，实现通过数据分析获悉企业内部的状态，全方位把握公司内部运行状态，做到“知己”。

通过分析企业外部数据可以获得企业的环境或者竞争情况，做到“知彼”。企业通过大数据分析可以为企业管理提供企业发展所需要的情报，为企业发展做出贡献。

2.3 缩短企业决策周期

企业传统的管理决策主体往往是业务专家和精英高管，都是靠个人的意志和思想进行决策。随着大数据应用的不断深入，大数据分析正在逐步发挥作用，为管理决策提供支持。大数据分析结果能更加准确地反映数据所隐藏的知识，反映数据的内部规律。通过大数据分析正在使决策越来越科学。依据大数据分析进行决策，让大数据主导决策并从中获取价值，是一种前所未有的决策方式，正在推动着企业管理准则的重新定位。大数据分析将直接影响管理决策的变化，传统的管理决策逐渐成为历史。越是数据化管理的公司，越重视数据分析的作用，数据分析的结果对企业管理的决策影响也越来越大，决策周期也将越来越短。

3 企业大数据分析注意事项

3.1 明确用户群体

大数据可能拥有更大、更多样的用户群体。大数据的成功很大部分取决于组织中的哪些人使用系统。大数据成功的最重要方面之一是必须为整个企业带来价值，企业中可能会有专注于战略层的用户，也会有专注于战术层的客户。

大数据分析要针对不同的人群设定不同的数据，因为每个人关心的重点数据都不一样。所以在选定数据范围时要根据不同的用户确定不同的数据范围。

每个人都必然会关心自己的兴趣点，所以要根据每个人的利益值定制用户的报表，只有这样才能让每个人都融入进来。

比如，把生产的每个产品都列出来就没有指向性，因为负责不同产品的管理者不关心别人的完成情况，只关心自己的完成情况，所以就需要将用户个人有关的数据进行整合，在一个报表中就可以得出用户需要的数据结果，满足个体的需要。

3.2 确定数据责任人

数据分析要以源数据为基础，如果源数据就是错误，那么就会导致错误的分析结果，所以，大数据分析对数据的准确性要求也非常高。

建h数据分析过程是由数据中心统一负责，在分析过程中只对数据的规范性修正，而不更改源数据的准确性，满足数据的真实性。

3.3 分析目的要明确

数据分析的目的一定要清楚，目的有两个，一个是作为实时值的结果，是为了及时获取当期的报表值，目的就是与目标对比，是对结果的直接评价。

另一个目的是通过分析获得一定的结论。就是报表本身并不知道结果的好坏，必须通过大量的分析才能得到结论。

前者应该针对管理者，管理者就需要直接对结果进行评价，没有大量的时间去分析结果的好坏。后者是针对辅助决策的人员，这些人需要使用大量的数据分析，形成结果以后再呈现给管理者。

4 结束语

大数据分析将对各行各业产生巨大的影响，对大数据分析的重视程度也将影响了企业的管理水平。大数据分析不是只对电信、互联网等行业有影响，对一般的企业也将会发生作用。现在多数已经把数据视为金矿，从大数据分析中获取对与企业有价值的信息，使数据不再沉睡。

在企业管理中如果也能够引入大数据分析的理念并付诸实施，将会使企业管理水平得到极大提升。在实施过程中，企业需要根据自己的特点，制定实施策略和目标。其中，最核心的就是如何从数据分析中获得企业的价值，或者说，数据分析能够为企业带来哪些提升。不要盲目地为了数据分析而进行数据分析。

参 考 文 献

[1] 孟小峰，慈祥.大数据管理：概念、技术与挑战[J].计算机研究与发展，2013（01）.

大数据分析范文第7篇

基本的大数据的处理流程可以分成数据采集、数据处理与集成、数据分析和数据解释4个阶段。首先获取数据源的数据，因为在数据源端的数据包含各种各样的结构，需要使用某种方法将其进行预处理，使数据成为某种可以用一种算法分析的统一数据格式，接着需要找到这种数据分析的算法，将预处理过的数据进行算法特定的分析，并将分析的结果用可视化等手段呈现至用户端。

1.1数据采集

大数据的采集是整个流程的基础，随着互联网技术和应用的发展以及各种终端设备的普及，使得数据的生产者范围越来越大，数据的产量也越来越多，数据之间的关联也越来越复杂，这也是大数据中“大”的体现，所以需要提高数据采集速度和精度要求。

1.2数据处理与集成

数据的处理与集成主要是对前一步采集到的大量数据进行适当的预处理，包括格式化、去噪以及进一步集成存储。因为数据采集步骤采集到的数据各种各样，其数据结构也并不统一，不利于之后的数据分析，而且，一些数据属于无效数据，需要去除，否则会影响数据分析的精度和可靠性，所以，需要将数据统一格式并且去除无效数据。通常会设计一些过滤器来完成这一任务。

1.3数据分析

在完成了数据的采集和处理后，需要对数据进行分析，因为在进行数据分析后才能体现所有大数据的重要价值。数据分析的对象是上一步数据的处理与集成后的统一格式数据，需要根据所需数据的应用需求和价值体现方向对这些原始样本数据进一步地处理和分析。现有的数据分析通常指采用数据仓库和数据挖掘工具对集中存储的数据进行分析，数据分析服务与传统数据分析的差别在于其面向的对象不是数据，而是数据服务。

1.4数据解释

数据解释是对大数据分析结果的解释与展现，在数据处理流程中，数据结果的解释步骤是大数据分析的用户直接面对成果的步骤，传统的数据显示方式是用文本形式体现的，但是，随着数据量的加大，其分析结果也更复杂，传统的数据显示方法已经不足以满足数据分析结果输出的需求，因此，数据分析企业会引入“数据可视化技术”作为数据解释方式。通过可视化结果分析，可以形象地向用户展示数据分析结果。

2云计算与大数据分析的关系

云计算是基于互联网的相关服务的增加、使用和交付模式，通常涉及通过互联网来提供动态易扩展且经常是虚拟化的资源，是一种按使用量付费的模式。这种模式提供可用的、便捷的、按需的网络访问，进入可配置的计算资源共享池（资源包括网络、服务器、存储、应用软件、服务），这些资源能够被快速提供，只需投入很少的管理工作，或与服务供应商进行很少的交互。目前，国内外已经有不少成熟的云计算的应用服务。数据分析是整个大数据处理流程里最核心的部分。数据分析是以数据的价值分析为目的的活动，而基于大数据的数据分析通常表现为对已获取的海量数据的分析，其数据来源可能是企业数据也可能是企业数据与互联网数据的融合。从目前的趋势来看，云计算是大数据的IT基础，是大数据分析的支撑平台，不断增长的数据量需要性能更高的数据分析平台承载。所以，云计算技术的不断发展可以为大数据分析提供更为灵活、迅速的部署方案，使得大数据分析的结果更加精确。另一方面，云计算的出现为大数据分析提供了扩展性更强，使用成本更低的存储资源和计算资源，使得中小企业也可以通过云计算来实现属于自己的大数据分析产品。大数据技术本身也是云计算技术的一种延伸。大数据技术涵盖了从数据的海量存储、处理到应用多方面的技术，包括海量分布式文件系统、并行计算框架、数据库、实时流数据处理以及智能分析技术，如模式识别、自然语言理解、应用知识库等等。但是，大数据分析要走向云计算还要赖于数据通信带宽的提高和云资源的建设，需要确保原始数据能迁移到云环境以及资源池可以随需弹性扩展。

3基于云计算环境的Hadoop

为了给大数据处理分析提供一个性能更高、可靠性更好的平台，研究者基于MapReduce开发了一个基于云计算环境的开源平台Hadoop。Hadoop是一个以MapReduce算法为分布式计算框架，包括分布式文件系统（HDFS）、分布式数据库（Hbase、Cassandra）等功能模块在内的完整生态系统，已经成为当前最流行的大数据处理平台，并被广泛认可和开发应用。基于Hadoop，用户可编写处理海量数据的分布式并行程序，并将其运行于由成百上千个节点组成的大规模计算机集群上。

4实例分析

本节以电信运营商为例，说明在云计算环境中基于Hadoop的大数据分析给大数据用户带来的价值。当前传统语音和短信业务量下滑，智能终端快速增长，移动互联网业务发展迅速，大数据分析可以为运营商带来新的机会，帮助运营商更好地转型。本文数据分析样本来自于某运营商的个人语音和数据业务清单，通过Hadoop2.6.0在Ubuntu12.04系统中模拟了一个大数据分析平台来处理获得的样本。希望通过对样本数据的分析与挖掘，掌握样本本身的一些信息。以上分析只是一些很基本的简单分析，实际上样本数据中所蕴含的价值要远远大于本文体现的。以上举例意在说明基于云计算的大数据分析可以在数据分析上体现出良好的性能，为企业带来更丰富更有效率的信息提取、分类，并从中获益。

5结束语

基于云计算的大数据分析已经成为解决大数据问题的主要手段，云计算环境中的大数据分析平台部署需要综合考虑硬件、网络、软件等各方面的集成，使大数据的海量信息积累体现价值，显示云计算的性能优势，而没有云计算技术的支撑也不能进行高效和准确的大数据处理分析。最后本文通过一个例子来分析了基于云计算的大数据分析给企业带来的价值，由此可见，大数据需要云计算技术的深入挖掘，同时也促进了云计算技术的不断发展。

大数据分析范文第8篇

为了突破传统的体育比赛报道模式、真正挖掘球迷的真实需求、创造独特的报道视角，腾讯和IBM进行了合作，利用IBM的社交大数据分析和云计算技术，针对社交网上球迷关于世界杯的广泛评论、观点、声音进行实时分析，并获得对球迷关注话题、球迷性格特点、独特观点的实时掌握，从而让球迷享受到一场与众不同的足球报道体验。

例如，在互联网上，很多人会为谁是真球迷、谁是伪球迷争论不休。而利用社交大数据分析则能够帮助球迷解决这一问题。利用社交大数据分析并结合个人性格分析模型，可以把不同球星的典型球迷画像清晰地勾勒出来。不仅是球迷的兴趣爱好，连性格特点和行为方式都刻画得十分详细。事实上，在本届世界杯期间，与球迷画像进行对比，鉴定自己的真球迷含金量已经成为腾讯网上球迷众多热门话题之一。

其实，社交大数据分析不仅体现在体育方面。在很多传统行业中，社交大数据分析已经得到了广泛的应用，并产生了全新的商业价值。

客户细分和精准营销

这也是目前社交大数据分析应用最为广泛的场景之一。通过社交大数据分析，企业可以在海量的社交媒体数据中，准确发现客户或潜在客户，并通过对其社交网络语言以及行为的大数据分析，清晰掌握不同客户的特点和潜在需求。“不仅能够了解客户的性别、年龄、收入，而且连性格特点、行为习惯、潜在购买需求都可以被准确勾画出来，基于此，企业可以制定更加精准的营销策略。”IBM大中华区全球咨询服务部高级经理郭树勇说道。

实现精准的客户化产品设计

基于语义分析技术的社交大数据分析可以更加准确地判断社交网络上人们语言表达的意思，从而让企业实时发现客户对产品与服务的态度及意见，帮助企业第一时间发现问题，调整策略或实现产品与服务的优化。

“某全球跨国饮料集团利用IBM社交大数据分析工具，成功实现对社交媒体的有效监测，不需要任何调研，就可以在第一时间掌握消费者对自身营销效果的全面、真实评价，洞察竞争对手态势。通过捕捉大众性产品的用户反馈和评价，绘制出一个生动的细分用户群像，就可以精准地进行产品功能设计和改进。”郭树勇说。

打造创新商业模式

社交大数据分析可以有效地捕捉、筛选、挖掘客户关心的热点话题，更好地帮助企业决策者明确客户行为方式，并且发现潜在的商业机遇，从而准确地抓住市场先机，来建立以客户体验为中心的商业运作模式，以便为企业树立独特的行业竞争优势，进而改变现有的商业格局。

当然，目前在社交大数据分析方面，在技术上也存在着一些挑战。例如，社交媒体上产生的数据有很多是语言数据，而人类的语言可以说是最复杂的数据之一，再加之其数据量很大，因此让机器来理解人的语言确实是一个很大的障碍。

大数据分析范文第9篇

6月8日，第五届SAS中国用户大会暨商业分析领袖峰会（SAS Forum China 2017）在北京成功举办。本届峰会以“大数据分析，探索无限可能”为主题，聚焦“大数据分析、物联网、云分析、实时营销决策、IFRS 险合规、实时反欺诈、开放平台”等热点话题，汇集了来自银行、保险、金融服务、制造业、政府与零售等行业精英，共同探讨“人工智能、机器学习、深度学习、认知计算、边缘计算”等新兴技术领域。千余位SAS的客户、合作伙伴、用户粉丝和30多家媒体受邀出席峰会。专注数据分析的SAS公司在本次峰会上还展示了多个用于大数据分析应用的最新研究成果。

SAS公司执行副总裁兼首席技术官奥利弗・斯凯博格（Oliver Schabenberger）在主题演讲中与大家分享了未来大数据分析行业的发展趋势和展望。

“我们正处于一个新经济时代，即‘分析经济’，分析是引擎，而数据则是燃料和动力。SAS正加大投资在机器学习、深度学习、认知计算、人工智能、边缘计算和区块链等新兴技术。我们将持续引领分析创新，帮助客户创造更多价值。” 奥利弗・斯凯博格表示。

其中，物联网数据分析被视为下一个数据分析的金矿，已经给SAS公司带来了高速增长的业务机会，也成为拉动电信通信、制造、医疗和零售等潜在大数据及分析市场的下一个抓手；在新型分析方面，云分析是一个重要的数据分析领域，SAS Results为新型的云分析产品，这实际上是基于云的“结果即服务”（Result-as-a-Service）的专业服务。而认知计算是人工智能 （AI） 发展的结果，其初衷是为了进一步提升计算机的实用性和独立推理能力。这项技术也为数据分析行业注入了新的血液和动能，大数据与人工智能紧密协作形成认知计算，从而更好地从繁杂的数据中挖掘出真正的洞察，为企业的决策提供参考。

国际数据公司（IDC） 软件和大数据分析研究总监张卓表示：“通过大数据分析技术，企业可以更轻松地获取信息，分析信息，并进行相关预测，以便进行更准确的决策，大数据分析技术也使得商业发展的速度更快、效率更高。根据IDC的数据，大数据及商业分析市场在2016年的增长率高达11%，到2020年的年复合增长率可以达到11.7%。在2017年，物联网、人工智能、云分析等技术无疑将成为关注的热点。”

有了先进的、专业化的工具，对大数据进行分析，才能为客户挖掘数据中隐藏的价值，这成为大数据产业发展的关键。作为全球数据分析领域的领导者，SAS一直专注于为企业提供最佳的分析解决方案，通过分析帮助企业获得洞察，通过大数据分析创造真正的价值。

“数据无处不在，分析也无处不在。新时代中，世界迫切需要更多智能的关联，而分析可以做到，这正是SAS的使命，将分析带到每个角落，使之触手可及，用在最需要的地方，并成为一种习惯。在数据和分析方面，每个企业都有更大的雄心和远景，企业应当展望更多、更高、更远，而不仅仅是解决基本问题，SAS正在和这些企业一起为达成目标而共同奋进。”SAS大中华区总裁吴辅世强调数据分析对企业发展的重要意义。

本次峰会的一大特点就是围绕大数据的分析与应用，讨论如何利用大数据，帮助客户深度研究分析数据，助力企业实现更高价值。在峰会的分论坛上，来自中国工商银行、招商银行、中信银行、华瑞银行、安徽征信、阳光人寿、上汽通用等大数据应用行业的专家和客户，与SAS技术研发、营销管理、商业智能、风险管理方面的负责人，分别就大数据分析的商业价值、大数据与人工智能、实时欺诈防御与风险管理等方面的用分享见解，讨论出现的问题以及相应的解决方案，并分享了最实用的精彩案例和最佳实践。

大数据分析范文第10篇

【关键词】 物联网； 会计大数据； 会计云计算

随着物联网等信息技术的发展，大数据时代已经来临。数据不等于信息，信息不等于智慧。如何才能防止大数据泛滥，提升大数据价值？如何才能防止决策失误，提升核心竞争力？本文提出构建会计大数据分析型企业论断，并指出如何建设会计大数据分析型企业的思路框架。

一、防止数据泛滥，提升数据价值：构建会计大数据分析型企业的实务证据

随着信息技术，特别是物联网技术、移动计算技术的发展，会计核算必须收集、处理数量巨大的、结构各异的大数据。这些会计大数据除了具有一般大数据具有的四个“V”的特征：数据数量规模大（Volume）、数据异构的数据（Variety）、数据产生与处理实时性（Velocity）、价值密度低（Value）外，它还具有无形性与粘性的特征。为了防止数据泛滥，提升数据价值，企业必须构建会计大数据分析型企业，具体的实务证据如下：

（一）大数据不是信息、信息不是智慧：企业必须端正的认识

大数据并不是天生的资产，只有有效地利用才能真正成为资产。大数据的来临，将引发企业商业模式的变革。

传统上，人们一般认为，事情发生过后数据就没有用处了，甚至发生数据（信息）超载的现象，因此，数据也就没有收集与保存的价值。但是，在大数据年代，事情发生过后数据的利用价值才刚刚开始。“凡是过去，皆为序曲。”数据越多，不一定就代表信息越多，更不能代表信息会成比例增多。数据不代表信息，更不代表智慧。企业大量收集大数据，带来了大数据处理、使用、保管和安全等方面的新挑战。当前，许多企业有很多数据自收集后就呆在服务器内，不产生任何价值。如银行、电信、保险等企业拥有巨量数据，但有很大一部分数据是处于休眠或者是半休眠状态，不仅未能帮助他们作出有效管理决策，而且耗费银行、电信、保险大量存储成本和管理成本。

数据是血液、是资产，但也是垃圾。只有经过有效的“清理（消除噪音和删除不一致数据）、集成（多种数据源可组合在一起）、选择（从数据库中提取与分析任务相关的数据）、变换（通过汇总或聚集操作，把数据变换和统一成适合挖掘的形式）、挖掘（使用智能方法提取数据模式）、评估”才能够变成资产和有用的信息。

“世界是数据丰富而信息贫乏的。”大数据需要新处理模式才能拥有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力，才能成为海量、高增长率和多样化的信息资产。

（二）企业经济全球化需要进行大数据分析

随着国际化步伐的加快，企业面临着更加复杂的不确定性，企业需要前瞻性、灵活性、并且频繁快速地作出适当的决策，这就需要快速收集、处理大量相关的数据、信息和知识，需要建设数据分析型企业。在经济全球化和现代社会日新月异的发展中，如果仍依赖抽样数据、局部数据和片面数据，甚至在无法获得数据的时候，纯粹依赖经验、理论、假设和价值观去发现和解决未知领域的问题，这必然是表面的、肤浅的、简单的或扭曲的，是无法解决问题的。

当今的商务环境在不断的改变中越来越复杂。这些变化迫使企业作出快速的反应，同时要求企业作风方式上有所创新。这就需要企业战略层、经营层、操作层上灵活并且频繁快速地作出决策。这些复杂的决策需要快速收集、处理大量相关的数据、信息和知识。这就需要建设数据分析型企业。

二、防止决策失误，提升核心竞争力：构建会计大数据分析型企业的理论证据

企业建设数据分析型企业的理论基础有三个：企业资源最优配置与充分利用的理论、有效决策的要素理论、人的大脑思维系统理论。

（一）企业资源最优配置与充分利用的理论

自古到今，企业管理主要是解决两个基本问题：一是如何最优配置企业资源；二是如何让企业资源发挥最大效用，而解决这两个问题的核心是信息。西方经济理论已经证明：在信息完全条件下，企业可最优配置企业资源；在信息对称条件下，企业资源可发挥最大效用。同样，在管理过程中有两类信息影响管理方式的选择。一是信息的不完全性；二是信息的非对称性。信息的不完全与不对称性是信息中两个不同方面的内容，信息的不完全是由不确定性引起的，不确定性是指管理者和员工在组织运行与业务活动中共同面对的难以预期的变化，因而难以在事先预见并制定好应对政策、规则与程序。这就要求参与人在这种条件下作出相应的抉择；而信息不对称是指在组织运行过程中，管理者和员工中一方拥有另一方不知道或无法验证的信息和知识。由于信息的非对称性，企业管理存在着逆向选择和败德行为问题。一般说来，信息的不完全影响着企业资源的最优配置；信息的非对称性影响着企业资源发挥最大效用。综上所述，企业管理的核心问题是信息问题。

数据分析恰好能够解决企业资源有效配置与充分利用的信息问题。

（二）有效决策的要素理论

有效决策须具备的三个要素：明确的目标、具体的度量、适时的信息和反馈的信息。

明确的目标：决策必须有一个能够为之奋斗的清晰目标。

“如果你不能衡量，那么你就不能管理。”“如果你不能描述，那么你就不能衡量。”这是企业管理中的术语。组织的许多决策中所犯下最大或最致命的错误，他们并不知道企业真正的量化目标。如“客户满意度”的提高改为“企业回头客订单比例增加多少”就能够清晰引导企业的目标。决策目标的清晰化、量化等问题的解决主要靠数据分析系统。

具体的度量：决策必须有一种方法能够度量所选的路线是否正确，是否接近或偏离了决策所定的目标，而这种具体的度量，恰好就是数据分析法所做的内容。数据是度量的基础，但是，数据不等同于度量。度量除了数字之外还需要知道这个数字的含义是什么，所处的语境是什么等，没有度量指标的企业管理犹如没有仪表盘驾驶的飞机。数据分析并不是把一切事物“数字化”，而是“量化一切事物”，把事物的位置、声音、沟通等通过数据来量化。数据分析过程就是利用数据对企业某个现象度量的过程。

适时信息的反馈。决策必须将度量过的信息及时地提供给决策者。这些度量过的信息，不仅是决策中必需的基础信息，也是方案决策后执行过程中用来对决策效果进行评价的信息。

管理大师西蒙认为，组织是一个人类群体当中的信息沟通与相互关系的复杂模式。据统计，组织中的管理人员每天花费大约80%的时间来交换信息。组织管理的核心是信息管理。数据分析法就是在必要的时间期限内把准确且有用的信息传递给适当的决策者，为其制定有效决策提供支持。

（三）人决策时的两个思维系统

第一种思维系统是直觉系统思维，它是无意识并且快速的，不怎么花费脑力，没有感觉，完全处于自主控制状态；它是自动的、无需意志努力的、内隐的并受情绪控制的，它能够根据有限的线索快速给出结论。

第二种思维系统是理性系统思维，它将注意力转移到需要费脑力的大脑活动上来，会对信息进行理性的逻辑分析。它常常是较慢的、有意识的，需要意志努力的、外显的和逻辑推理过程的。

由于人经常受直觉系统思维所支配，容易犯决策的错误，因此，企业的决策需要以理性系统思维为主要的思维方式，而理性系统思维的条件是需要充足的数据进行理性逻辑思考。这就需要数据分析法。

三、会计大数据分析型企业的内涵

一般说来，数据是人们用来描述客观事物而记录下来的、可鉴别的符号。数据还可以是对事实、概念或指令的一种特殊的表达形式，它可以是数字、文字、符号、图形、图像和声音等。企业经济数据是对企业经营活动过程中各种经济事项进行记录的符号。

数据分析法是指广泛地使用数据，应用统计等定量分析方法，利用解释与预测的模型，以获取支持决策的信息和知识，以及注重事实的管理方法来制定决策和行动的方案。数据分析法主要有描述性数据分析（descriptive analytics）①、预测性数据分析（predictive analytics）②和规则性数据分析（prescriptive analytics）③三种类型。数据分析型企业的本质是建设以事实为依据、数据分析为量化手段进行企业经营与管理的企业。

四、构建会计大数据分析型企业的思路框架：企业会计云计算建设的核心

从粗放型企业向集约型企业转型是当前企业经济发展的热点话题。在大数据时代，企业要实现这个转型，要依靠现代信息技术，实现企业从经验管理向依据数据分析的科学管理转型。企业不仅不应无所作为，而且有许多工作要做。企业要是向数据分析型企业转型，就必须改变传统观念，全员、全方位、全过程地利用数据，建立分析型会计大数据分析企业。

由于篇幅的限制及系列文章的安排，会计大数据的治理及管理、会计大数据的标准与安全管理等内容不在本文论述，本文主要提出企业推行物联网建设，构建会计大数据分析型企业中需要做到的几个内容：一个必须坚持的原则、一个数据中心开发平台（简称数据中心）、三个必须转换的观念。

（一）确保会计大数据质量：一个必须坚持的原则

“垃圾的数据只能产生垃圾的信息。”在会计大数据过程中经常出现数据不准确、不完整、不及时等数据质量的问题，因此，在会计数据处理的过程中必须确保会计大数据的质量。

会计大数据的质量主要包括大数据的准确性、完整性、一致性、时效性、可信性、可解释性等。数据的准确性是指不包含错误或存在偏离期望的值；数据的完整性是指数据不缺属性值，或仅含聚集数据；数据的一致性是指数据之间不存在差异，相互可内洽；数据的时效性是指数据的及时性；数据的可信性是指反映有多少数据是用户依赖的；数据可解释性是指数据是否容易理解。

（二）建立企业大数据中心开发平台：数据分析型企业建设的基础

大数据的解决不是单一产品能够解决的，它需要一整套的解决方案，要融合很多传统的、新的技术。要构建大数据分析型企业，从大数据中挖掘出价值，企业首先需要一个可扩展、灵活而可管理的数据基础架构，也就是企业大数据中心开发平台。

1.数据中心开发平台的基本内容

数据中心开发平台的含义很多，本文认为，主要有如下的特征：

（1）数据中心是各种数据的集成与交换中心，是集基础与应用为一体的综合开发与应用集成平台。

（2）数据中心是一种搭建平台，提供一系列的完整语义的数据处理功能，提供对流程、表单、应用程序界面、数据等完整的搭建方案（由一系列的程序模块及数据组成），因而也是关于应用系统的集成设计器和工具箱。

（3）数据中心是一种强兼容性的数据仓库，可以在同一个框架下，把来自不同生产厂商、不同格式、不同标准和分布在不同位置的数据统一在一个系统之下，即实现对分布式多源异构数据的管理能力。

（4）数据中心是一个定义完备的功能仓库，支持和管理以多种方式（组件、插件、流程、动态库、程序片断和脚本）提供的功能，并能对这些功能以一种一致的方式进行调用和执行。

（5）数据中心是一种应用集成系统，采用柔性设计理念，系统能够被快捷地搭建出来，且能适应需求的变化迅速作出调整。

2.数据中心的体系架构

数据中心的架构是面向服务的系统架构（Service-Oriented Architecture），又称为SOA架构。在这种架构下，无数软件制造者可将他们的研制软件功能以服务形式展现出来，各功能之间是相互独立的，以一种称为松耦合的协议机制来组合。数据中心架构通过目录配置、可视化配置和搭建充分利用功能仓库和数据仓库的管理机制。

（三）会计大数据分析的主要特征：数据分析型企业建设的思维转变

随着物联网技术及云计算技术的发展，万物数据化已经成为可能。数据不再被认为是陈旧或静止的，而是一个可以不断重复利用的资产。一切皆可量化和数据交叉复用成为大数据时代的主要特征。大数据核心作用在于发现和理解数据内容、数据及数据之间所提示的关系，而不在于数据的多少、数据分析技术的巧妙。大数据时代，社会已经从过去重点重视“T”（技术）转移到重视“I”（信息）上。因此，大数据时代处理数据的本质与观念有三大转变：全数据模式而不是抽样样本、效果比绝对精确更重要、强调相关关系而不是因果关系。

1.全数据模式而不是抽样样本

与小数据时代注重抽样样本所不同，大数据时代关注的是全数据模式。

由于数据的收集、存储等信息技术的落后，缺乏数据一直是小数据时代数据分析的主要困难。如何以最小的数据获得最多的信息也就成为小数据时代数据分析的主要目的，随机采样成为小数据时代的主要方法。它只是不得已的选择，是在不可收集和分析全部数据下的选择，它本身存在着许多固有的缺陷，主要问题是样本数据是否能够代表整体的特征。

抽样样本能够代表整体特征不仅在于抽样样本的多少，还依赖于采样的绝对随机性。统计学证明，样本选择的随机性比样本数量更重要。采样分析的精确性与样本数量的增加关系不大，是随着采样随机性的增加而大幅提高，但现实中采样的绝对随机性很困难。如果存在任何个人的主观偏见，分析结果就会与现实相去甚远。如美国大选的民意调查，电话调查可能忽略移动电话调查，结果相差很大。同时，随机采样需要严密地安排与执行，否则，抽样的结果会与实际不一样。另外，随机采样的结果没有延展性，不能够应用到其他的分析上。

大数据时代不采用随机采样的方法，而采用所有数据的方法。“样本=总体”是大数据分析的特征。人们习惯于把统计抽样与几何学定理和万有引力定律一样，当作文明得以建立的牢固基石，但由于数据的广泛存在，人们面临的是数据超载而不是数据不足。在大数据时代进行抽样分析就如同在汽车时代骑马一样不合时宜，应该采用全数据进行分析。

2.效果比绝对精确更重要

大数据时代更关注数据分析的效果，而小数据时代所强调的数据分析的绝对精确不重要。

执迷于精确性是信息缺乏时代的产物。在信息贫乏时代，任何一个数据点的测量对结果都至关重要，这就需要确保每个数据的精确性，才不会导致分析结果的偏差。小数据时代的数据分析师们很难容忍错误样本数据的存在，在收集样本时，他们会用一整套的策略来减少数据错误的发生，在公布结果之前，他们会测试样本是否存在系统性偏差。尽管只有少量的数据，但是，这些规避错误的策略实施起来还是耗费巨大。

数据多比数据少好，更多数据比算法系统更智能还重要。据统计分析，在数据只有500万时，简单的算法表现很差，但数据量达10亿时候，简单算法的准确率从75%提高到95%；相反，在少量数据情况下运行很好的算法，在大数据下运行得却不好。

大数据时代，由于数据的巨大，人们不用担心某个数据点的差错对整个系统分析的不利影响，人们不再以高昂的代价来消除所有的不确定性。拥有大数据所能够带来的收益远远超过增加精确性。大数据不仅让我们不再期待精确性，也让人们无法实现精确性。

3.强调相关关系而不是因果关系

在大数据时代，数据分析强调相关关系而不是因果关系。大数据分析主要告诉的是会发生什么（相关关系），而不是为什么发生（因果关系）。大数据时代经常通过相关关系而不是因果关系来了解世界。

相关关系的核心是量化两个数据之间的数理关系。相关关系没有绝对，只有可能性，它通过识别有用的关联物来帮助分析一个现象，而不是通过揭示其内部的运作机制；相反，因果关系主要是提示事物运作的机制。

在小数据时代，为了提高相关关系的有效性，关联物的选择非常重要。相关关系主要通过找到一个现象良好的关联物来帮助捕捉现在和预测未来，但是，到大数据时代，人们拥有海量数据和非常的计算能力，不再需要人工选择关联物或一小部分的数据来逐一分析。大数据的相关关系分析更准确、更快，而且不受偏见的影响，因为不必假设与选取关联物。建立在相关关系分析法基础上的预测是大数据的核心。

在小数据时代，很难证明由直觉而来的因果关系是错误的，但是，在大数据时代，许多因果关系的证实很难。因而，在成本允许内因果关系是不存在的；相反，相关关系很有用。因为它能够提供清晰而新颖的视角，如果把因果关系考虑进来，这些相关关系产生的视角就会被蒙蔽。

【参考文献】

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