大数据分析现状及思路

今天给大家分享大数据分析现状及思路，其中也会对大数据分析的现状的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

1、获取完整的用户行为日志具有一定挑战性。目前的数据分析主要基于统计方法，涉及用户数量、使用时长和频率等指标。然而，日志的获取面临三方面的问题：首先是识别用户的需求；其次是行为记录的简化可能导致分析的局限性；最后是开发成本的考量。产品缺乏明确的目标。这要求分析人员对产品有深入的理解。

2、也有的一些相关的大数据文章说明不需要太在乎数据的精确度，或者说不准确最后形成报告可以改的心理，大数据分析基本要求就是严谨以及精确。不能粗略计算现阶段进行大数据分析都是依托于相应的大数据分析工具，可以进行专业的数据分析，不能进行粗略的计算，也不会得到想要的结果。

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3、找到我们的数据来源确实有助于确定违规的来源。你可以使用元数据来跟踪数据流。无论如何，即使对于大型公司，元数据管理也是一个自我战略问题。如果没有正确的框架，实时跟踪此类非结构化数据将是一个挑战。尽管这是一个持续存在的问题，但它并不是大数据问题。

4、隐私和法令问题在任何数据项意图开端，都应树立恰当的数据管理。应界说对道德运用数据以及数据运用的法令和隐私问题的考虑。客户的信任至关重要。客户应该坚信您将安全地使用他们的信息，而且他们会从答应您使用他们的信息中取得实在的价值。

5、分析目标不明确 “海量的数据其实并不能产生海量的财富。” 许多数据分析人员未能确立明确的分析目标，因此在处理海量数据时容易迷失方向。要么收集了错误的数据，要么数据收集不完整，这些都会影响分析的准确性。数据收集过程中的误差在数据收集阶段，软件或硬件的错误可能会引入误差。

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对***析主要是把两个有关联的数据指标进行相互比较，从数量上说明和展现研究对象的规模大小，水平的高低，速度快慢等方面的相对值，然后通过在一样的维度下的指标数据对比，可以发现，找出业务在不同阶段的问题。

对比思维对比法是通过将两组或两组以上的数据进行比较，是最常用的数据分析方法。它帮助我们理解孤立数据背后的意义，并通过比较来揭示数据间的差异。例如，我们可以通过比较不同时间点的数据（同比和环比）来衡量增长速度，或者通过与竞争对手的数据对比来评估自身的表现。

数据分析常用的三个应用场景分别是前期评估分析、中期异常问题定位、后期复盘分析。无论哪种场景都适用底层的三种核心思维，结构化、公式化、业务化。结构化结构化思维用来解决为什么，帮助我们理清分析思路。它是对影响问题的相关因素进行罗列，站在宏观的角度思考问题。

目前，我国的大数据产业尚处于初级建设阶段，从市场结构来分，大数据产业可划分为大数据硬件、软件以及服务三类市场。

大数据时代的洪流正在以前所未有的力量重塑我们的世界，并且被各国视为国家战略的核心驱动力。从个人计算机的诞生（Intel等）、互联网的繁荣（雅虎、谷歌），到物联网、云计算和大数据的交融，三次信息技术革命见证了数据的蜕变。

大数据的产生与商业机会大数据的产生物理世界的信息大量数字化：例如，好大夫网将医生的信息、门诊的信息等数字化。此外，***监控探头也将图像数字化。社交网络的产生：在雅虎时代，用户主要进行读操作。然而，进入Web 0时代，用户数量大量增加，用户开始主动提交自己的行为。

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