大数据的分析的概念已经成为我们社会不可或缺的一部分。但你是真的的理解吗？下面一起来深入了解一下吧！

大数据的分析：什么是大数据？

大数据是非常庞大或非结构化的数据。它是最难分析的数据。为此，你需要先进的大数据技术和能够处理大量非结构化数据的大数据解决方案（工具）。

为什么要进行大数据分析？答案很简单：大数据中常常隐藏着丰富的信息，这些信息可以帮助你的企业或机构表现得更好。你会突然开始看到一些用常规数据分析无法发现的模式。你进行大数据研究，偶然发现新的知识，这些知识可以给你带来竞争优势或大幅提高你的服务质量。

大数据的分析是易变的、复杂的、大量的和非结构化的

大数据对任何组织都可能具有前所未有的价值。但这些数据也很难分析和应用。为什么呢？因为大数据是易变的、复杂的、规模庞大且非结构化的。例如，想想卫星图像、系统日志文件或声音片段，你可以分析它们以提取信息。

大数据管理领域特别有趣，因为你可以开始创建预测模型、更新你的商业模式（从被动变为主动）并实施颠覆性创新。

大数据的分析：示例与应用

为了向其他组织学习并作为灵感来源，我们在此提供一些在多个领域中具有吸引力的大数据应用示例。引人注目的是，公共部门的大数据应用示例数量很多。对此有一个合理的解释：公共空间本身非常庞大，大致包括你的家、办公室和其他目的地之间的所有区域。

此外，如今拍摄照片和视频图像很容易，甚至可以通过让无人机携带（红外）摄像头自动飞行来实现。例如，照片可以显示树木是否生病、花园是否整洁以及杂草是否过高。但这些照片也可以显示停车位是否被没有有效许可证的汽车占用，或者它们可以指示户外区域物体的维护状态。在医疗保健领域也有许多大数据的例子。在医疗保健领域，越来越常见的是使用大数据分析使专家能够早期检测疾病。

大数据的分析：一个有用的大数据应用

都柏林的案例非常清楚地表明，他们事先提出了一个相关的应用。这是在你开始进行大数据管理并构建一个成熟架构之前最关键的一步。基于这些数据，你可以做出哪些更好或更快的决策呢？在这个领域中，人们往往过于关注数据存储或大数据工具，而不是它能产生什么以及它能实现哪些新的商业模式。

大数据的分析的原则和特征：五个 V。

大数据具有一些特征，我们称之为五个 V。以下一种或多种情况可被视为大数据：

1. 容量（Volume）：大数据有多大？数据量非常大，以至于不再适合传统的 SQL 数据库。数据存储在文件系统或所谓的 NoSQL 数据库中。提取的数据存储在数据仓库中。

2. 速度（Velocity）：数据出现得很快，并且可能很快再次消失。例如，推特会将较旧的推文移至档案中。那些数据很快就消失了。机器数据（物联网大数据）甚至几乎立即消失。所以，你必须非常迅速地获取数据。

3. 多样性（Variety）：数据在结构、容量和意义上有很大的变化。

4. 准确性（Veracity）：不同的数据质量以及对数据可靠性的怀疑使得大数据的使用存在问题。

5. 价值（Value）：这才是真正重要的，大数据将为你的客户和你的组织带来什么价值？

你可以用大数据的特征来阐明大数据的原则，但这并不能说明全部情况。特别是在图像处理方面。由于这个特定的应用，我们也把摄影称为新的通用语言，因为基于照片，你可以非常精确和快速地相对容易地识别出产品中的缺陷，还可以检测出人类、动物或植物中的初期疾病。图像处理的应用可能性是巨大的，特别是与机器人、人工智能和无人机结合使用时。

大数据的分析：八步流程。

为了从大数据中获取大量价值，你需要采取特定的一系列步骤。这些步骤有助于你构建项目结构，并确保你从一个业务问题开始。这一点至关重要，因为许多项目在实际中并未显示出回报。通常，会收集大量数据，但几乎没有进行分析和应用。以下是大数据分析的八个步骤以及关于如何通过大数据取得成功的解释：

1. 确定并定义业务问题：在这里，你和你的同事将探讨哪些业务问题适合进行大数据分析。在这个过程中，首先使用你所在组织或业务流程中最重要的关键绩效指标（KPI）。

2. 收集并准备相关数据：基于业务问题，你将选择一个初始数据集，并在相关情况下进行清理。

3. 探索和分析数据：现在你将进行大数据分析，并使用商业智能工具探索数据，以便了解数据以及它是否能够解决业务问题。你还将以各种方式可视化数据。

4. 整理出最终的数据集：你执行步骤 1、2 和 3，直到你拥有一个良好的数据集。

5. 构建大数据模型：你将构建一个模型，其中算法基于训练数据集进行预测。

6. 验证模型：现在需要由领域专家开始验证模型；他们确定算法给出的预测结果是否正确。

7. 将模型投入生产：如果模型有效，考虑到初始情况和业务问题，并且你已经控制了数据质量，那么你将大数据模型投入生产。

8. 评估模型的结果：定期测试模型的预测是否仍然准确，并查看它产生了哪些结果。基于此评估，你将创建一个更复杂的模型版本，能够进行更准确的预测。

这大数据分析的八个步骤有助于你始终将业务问题置于技术项目的中心，并通过负责的角色组织治理（大数据治理）。

最后，推荐一个很多人都在用的0代码大数据分析工具：九数云BI，它是帆软软件倾力打造的一款SAAS BI产品，是一款在线BI、报表和数据分析工具，能帮助各行各业的人员快速地进行百万级别以上的数据分析，并搭建各类报表系统，提供数据分析、故事报告等功能。

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