大數據分析有哪些作用

⑴ 大數據分析對業務有什麼作用

簡單分享一下個人的見解

大數據對企業：
1、實時准確地監控、追蹤競爭對手動態，是企業獲取競爭情報的利器。
2、及時獲取競爭對手的公開信息以便研究同行業的發展與市場需求。
3、為企業決策部門和管理層提供便捷、多途徑的企業戰略決策工具。
4、大幅度地提高企業獲取、利用情報的效率，節省情報信息收集、存儲、挖掘的相關費用，是提高企業核心競爭力的關鍵。
5、提高企業整體分析研究能力、市場快速反應能力，建立起以知識管理為核心的「競爭情報數據倉庫」，提高核心競爭力。

大數據對政府機構：
1、實時跟蹤、採集與業務工作相關的信息。
2、全面滿足內部工作人員對互聯網信息的全局觀測需求。
3、及時解決政務外網、政務內網的信息源問題，實現動態發布。快速解決政府主網站對各地級子網站的信息獲取需求。
4、全面整合信息，實現政府內部跨地區、跨部門的信息資源共享與有效溝通。節約信息採集的人力、物力、時間，提高辦公效率。

⑵ 大數據分析系統有什麼好處

現在網上的信息量十分巨大，僅依靠人工的方法難以應對網上海量信息的收集和處理，需要加強相關信息技術的研究，形成一套自動化的網路輿情分析系統，及時應對網路輿情，由被動防堵，化為主動梳理、引導。這樣的系統應該具備以下功能：
首先是輿情分析引擎。這是輿情分析系統的核心功能，包括：1、熱點話題、敏感話題識別，可以根據新聞出處權威度、評論數量、發言時間密集程度等參數，識別出給定時間段內的熱門話題。利用關鍵字布控和語義分析，識別敏感話題。2、傾向性分析，對於每個話題，對每個發信人發表的文章的觀點、傾向性進行分析與統計。3、主題跟蹤，分析新發表文章、貼子的話題是否與已有主題相同。4、自動摘要，對各類主題，各類傾向能夠形成自動摘要。5、趨勢分析，分析某個主題在不同的時間段內，人們所關注的程度。6、突發事件分析，對突發事件進行跨時間、跨空間綜合分析，獲知事件發生的全貌並預測事件發展的趨勢。7、報警系統，對突發事件、涉及內容安全的敏感話題及時發現並報警。8、統計報告，根據輿情分析引擎處理後的結果庫生成報告，用戶可通過瀏覽器瀏覽，提供信息檢索功能，根據指定條件對熱點話題、傾向性進行查詢，並瀏覽信息的具體內容，提供決策支持。

其次是自動信息採集功能。現有的多瑞科信息採集技術主要是通過網路頁面之間的鏈接關系，從網上自動獲取頁面信息，並且隨著鏈接不斷向整個網路擴展。目前，一些搜索引擎使用這項技術對全球范圍內的網頁進行檢索。類似多瑞科輿情數據分析站系統輿情監控系統應能根據用戶信息需求，設定主題目標，使用人工參預和自動信息採集結合的方法完成信息收集任務。

第三是數據清理功能。對收集到的信息進行預處理，如格式轉換、數據清理，數據統計。對於新聞評論，需要濾除無關信息，保存新聞的標題、出處、發布時間、內容、點擊次數、評論人、評論內容、評論數量等。對於論壇BBS，需要記錄帖子的標題、發言人、發布時間、內容、回帖內容、回帖數量等，最後形成格式化信息。條件允許時，可直接針對伺服器的資料庫進行操作。
好的輿情分析報告需要有以下特點：
一、熱點識別功能
根據新聞出處權威度、 評論數量、發言時間密集程度等參數，識別出給定時間段內的熱門話題。

二、主題跟蹤功能
實時熱點根據對熱點問題的信息來源、轉載量、轉載地址、地域分布、信息發布者等相關信息元素的跟蹤，進行傾向性與趁勢分析。

三、傾向性分析功能
根據信息的轉載量、評論的回言信息時間密集度，對信息的闡述的觀點、主旨進行傾向性分析。

四、趨勢分析功能
根據信息的時間、區域分布，轉載量與轉載網站類型等，對監控詞彙和時間、空間的分布關系進行階段性的分析。

五、信息自動摘要功能
根據監控系統自動抽取的能准確代表文章主題思想的智能摘要，以快速了解文章大意與核心內容，提高用戶信息利用效率。

六、預測報警功能
根據信息的語料庫與報警監控信息庫進行分析，以確保信息的輿論健康發展。

七、事件分析功能
根據對熱點信息的傾向分析、趁勢分析和整體分析，以監聽信息的突發性。

八、 統計報告功能
根據多瑞科輿情數據分析站系統輿情分析引擎處理後的結果庫生成報告，用戶可瀏覽信息的具體內容，做出最佳決策。

⑶ 大數據分析平台有什麼作用

1、數據驅動事務

經過數據產品、數據發掘模型實現企業產品和運營的智能化，然後極大的進步企業的全體效能產出。最常見的應用領域有根據個性化推薦技術的精準營銷服務、廣告服務、根據模型演算法的風控反詐騙服務徵信服務等。

2、數據對外變現

經過對數據進行精心的包裝，對外供給數據服務，然後取得現金收入。市面上比較常見有各大數據公司利用自己把握的大數據，供給風控查詢、驗證、反詐騙服務，供給導客、導流、精準營銷服務，供給數據開放渠道服務等。

3、數據輔助決議計劃

為企業供給根底的數據計算報表分析服務。分析師能夠容易獲取數據產出分析報告指導產品和運營，產品司理能夠經過計算數據完善產品功用和改進用戶體驗，運營人員能夠經過數據發現運營問題並確定運營的策略和方向，管理層能夠經過數據把握公司事務運營情況，然後進行一些戰略決議計劃。

⑷ 大數據的特點和作用是什麼

隨著大數據分析市場迅速擴展，哪些技術是最有需求和最有增長潛力的呢？在Forrester Research的一份最新研究報告中，評估了22種技術在整個數據生命周期中的成熟度和軌跡。這些技術都對大數據的實時、預測和綜合洞察有著巨大的貢獻。

1. 預測分析技術

這也是大數據的主要功能之一。預測分析允許公司通過分析大數據源來發現、評估、優化和部署預測模型，從而提高業務性能或降低風險。同時，大數據的預測分析也與我們的生活息息相關。淘寶會預測你每次購物可能還想買什麼，愛奇藝正在預測你可能想看什麼，百合網和其他約會網站甚至試圖預測你會愛上誰……

2. NoSQL資料庫

NoSQL，Not Only SQL，意思是「不僅僅是SQL」，泛指非關系型資料庫。NoSQL資料庫提供了比關系資料庫更靈活、可伸縮和更便宜的替代方案，打破了傳統資料庫市場一統江山的格局。並且，NoSQL資料庫能夠更好地處理大數據應用的需求。常見的NoSQL資料庫有HBase、Redis、MongoDB、Couchbase、LevelDB等。

3. 搜索和知識發現

支持來自於多種數據源(如文件系統、資料庫、流、api和其他平台和應用程序)中的大型非結構化和結構化數據存儲庫中自助提取信息的工具和技術。如，數據挖掘技術和各種大數據平台。

4. 大數據流計算引擎

能夠過濾、聚合、豐富和分析來自多個完全不同的活動數據源的數據的高吞吐量的框架，可以採用任何數據格式。現今流行的流式計算引擎有Spark Streaming和Flink。

5. 內存數據結構

通過在分布式計算機系統中動態隨機訪問內存(DRAM)、快閃記憶體或SSD上分布數據，提供低延遲的訪問和處理大量數據。

6. 分布式文件存儲

為了保證文件的可靠性和存取性能，數據通常以副本的方式存儲在多個節點上的計算機網路。常見的分布式文件系統有GFS、HDFS、Lustre 、Ceph等。

7. 數據虛擬化

數據虛擬化是一種數據管理方法，它允許應用程序檢索和操作數據，而不需要關心有關數據的技術細節，比如數據在源文件中是何種格式，或者數據存儲的物理位置，並且可以提供單個客戶用戶視圖。

8. 數據集成

用於跨解決方案進行數據編排的工具，如Amazon Elastic MapRece (EMR)、Apache Hive、Apache Pig、Apache Spark、MapRece、Couchbase、Hadoop和MongoDB等。

9. 數據准備

減輕采購、成形、清理和共享各種雜亂數據集的負擔的軟體，以加速數據對分析的有用性。

10. 數據質量

使用分布式數據存儲和資料庫上的並行操作，對大型高速數據集進行數據清理和充實的產品。

以上就是大數據的特點和相關作用，更多關於大數據方面的基礎性知識，可以看下這個更詳細的視頻講解：網頁鏈接，希望我的回答能幫到你。

⑸ 大數據分析的好處

大數據分析的好處就是可以在海量的數據信息中分析出一定的規律或者得到一些結論，從而為決策、行動提供數據分析參考依據。

⑹ 大數據分析的目的及意義

大數據分析的結果可以給企業帶來決策影響，也同時關繫到企業的利益體現，大數據分析正在為企業帶來了新的變化，主要是幫助企業分析客戶數據，進一步掌握了解客戶數據，以便做出有針對性的決策。那麼，大數據分析的目的及意義有哪些呢?今天就跟隨小編一起來了解下吧!

⑺ 大數據的作用是什麼，

在很多人的眼裡大數據可能是一個很模糊的概念，但是，在日常生活中大數據有離我們很近，我們無時無刻不再享受著大數據所給我們帶來的便利，個性化，人性化。全面的了解大數據我們應該從四個方面簡單了解。定義，結構特點，我們身邊有哪些大數據，大數據帶來了什麼，這四個方面了解。
那麼「大數據」到底是什麼呢？

在麥肯錫全球研究所給出的定義中指出：大數據即是一種規模大到在獲取，存儲，管理，分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合。簡單而言大數據是數據多到爆表。大數據的單位一般以PB衡量。那麼PB是多大呢？1GB=1024MB ，1PB=1024GB才足以稱為大數據。

如圖：

衡量單位一覽表
其次，大數據具有什麼樣的特點和結構呢？

大數據從整體上看分為四個特點，
第一，大量。

衡量單位PB級別，存儲內容多。
第二，高速。

大數據需要在獲取速度和分析速度上要及時迅速。保證在短時間內更多的人接收到信息。
第二，多樣。

數據的來源是各種渠道上獲取的，有文本數據，圖片數據，視頻數據等。因此數據是多種多樣的。
第三，價值。

大數據不僅僅擁有本身的信息價值，還擁有商業價值。大數據在結構上還分為：結構化，半結構化，非結構化。結構化簡單來講是資料庫，是由二維表來邏輯表達和實現的數據。非結構化即數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型。由人類產生的數據大部分是非結構化數據。

⑻ 大數據有哪些重要的作用

我們正處在科技高速發展的時代，如今互聯網已經與我們的生活息息相關，我們每天在互聯網產生大量的數據，這些數據散落在網路中看似沒有怎麼作用，但是這些數據經過系統的處理整合起來確實非常有價值的。

一、發展大數據技術可以提高生產力

大數據技術在企業已經成為投入使用很成功的案例，很多應用程序開發商和大型公司都運用大數據技術擴展大數據項目。大數據技術在運用時可以通過數據挖掘知道最需要的數據是哪些，通過這些數據獲取更多的生產力，提高生產能力，為企業帶來更多的商業價值。目前有很多企業通過數據挖掘分析解決問題，相對來說大數據分析比著傳統的數據分析速度更快，更能獲取可「回收利用」的信息流量，提高行業內的生產力。

二、發展大數據技術可以改善營銷決策

近幾年的數據量暴增，數據盈利也很可能成為未來收入的主要來源，大數據技術在海量數據的分析中，尋求到最合適的企業營銷策略，通過數據分析給企業帶來更明智的策略。

大數據工程師通過對客戶的數據精湛分析，分析行業內的流行趨勢並且定製出更適合的產品或者服務，通過對定價的檢測和分析對客戶忠誠度有效評估，一系列的運用大數據及時改善營銷決策，給企業帶來有價值的數據決策。

三、發展大數據技術的未來優勢

大數據行業的興起，許多開發企業都意識到，想要在行業內不斷的發展就要運用大數據技術，提升自身企業的品牌價值，在行業比拼中尋求更多的競爭優勢，微軟亞馬遜等大型跨國公司目前都在採用大數據解決問題，為消費者提供更好的服務。

目前有很多行業和企業都嘗到大數據技術的甜頭了，未來會有越來越多運用大數據技術的產業，以現在大數據發展的速度來看，2020年大數據的市場規模將達到2030億美元，很多企業都在期盼大數據項目可以運用的范圍更廣闊，然後通過運用產生更大的利益空間。

大數據技術能為行業提高生產力、改善營銷決策，給企業帶來更好的發展前景，目前大數據技術發展雖然在初級階段，但是發展勢頭很猛，未來也會有更多的行業領域涉足大數據技術運用，大數據技術未來發展形式一片大好!

當下，大數據方面的就業主要有三大方向：一是數據分析類大數據人才，二是系統研發類大數據人才，三是應用開發類大數據人才。他們的基礎崗位分別是大數據系統研發工程師、大數據應用開發工程師、大數據分析師，如果想系統的學習編程的可以來我這看看。

對於求職者來說，大數據只是所從事事業的一個方向，而職業崗位則是決定做什麼事?大數據從業者/求職者可以根據自身所學技術及興趣特徵，選擇一個適合自己的大數據相關崗位。下面為大家介紹十種與大數據相關的熱門崗位。

一、ETL研發

企業數據種類與來源的不斷增加，對數據進行整合與處理變得越來越困難，企業迫切需要一種有數據整合能力的人才。ETL開發者這是在此需求基礎下而誕生的一個職業崗位。ETL人才在大數據時代炙手可熱的原因之一是：在企業大數據應用的早期階段，Hadoop只是窮人的ETL。

二、Hadoop開發

隨著數據規模不斷增大，傳統BI的數據處理成本過高企業負擔加重。而Hadoop廉價的數據處理能力被重新挖掘，企業需求持續增長。並成為大數據人才必須掌握的一種技術。

三、可視化工具開發

可視化開發就是在可視化工具提供的圖形用戶界面上，通過操作界面元素，有可視化開發工具自動生成相關應用軟體，輕松跨越多個資源和層次連接所有數據。過去，數據可視化屬於商業智能開發者類別，但是隨著Hadoop的崛起，數據可視化已經成了一項獨立的專業技能和崗位。

四、信息架構開發

大數據重新激發了主數據管理的熱潮。充分開發利用企業數據並支持決策需要非常專業的技能。信息架構師必須了解如何定義和存檔關鍵元素，確保以最有效的方式進行數據管理和利用。信息架構師的關鍵技能包括主數據管理、業務知識和數據建模等。

五、數據倉庫研究

為方便企業決策，出於分析性報告和決策支持的目的而創建的數據倉庫研究崗位是一種所有類型數據的戰略集合。為企業提供業務智能服務，指導業務流程改進和監視時間、成本、質量和控制。

六、OLAP開發

OLAP在線聯機分析開發者，負責將數據從關系型或非關系型數據源中抽取出來建立模型，然後創建數據訪問的用戶界面，提供高性能的預定義查詢功能。

七、數據科學研究

數據科學家是一個全新的工種，能夠將企業的數據和技術轉化為企業的商業價值。隨著數據學的進展，越來越多的實際工作將會直接針對數據進行，這將使人類認識數據，從而認識自然和行為。

八、數據預測分析

營銷部門經常使用預測分析預測用戶行為或鎖定目標用戶。預測分析開發者有些場景看上有有些類似數據科學家，即在企業歷史數據的基礎上通過假設來測試閾值並預測未來的表現。

九、企業數據管理

企業要提高數據質量必須考慮進行數據管理，並需要為此設立數據管家職位，這一職位的人員需要能夠利用各種技術工具匯集企業周圍的大量數據，並將數據清洗和規范化，將數據導入數據倉庫中，成為一個可用的版本。

十、數據安全研究

數據安全這一職位，主要負責企業內部大型伺服器、存儲、數據安全管理工作，並對網路、信息安全項目進行規劃、設計和實施。成都加米穀大數據培訓機構，專注於大數據人才培養。

希望對您有所幫助！~

⑼ 大數據分析平台有哪些作用

一、數據驅動事務

經過數據產品、數據發掘模型實現企業產品和運營的智能化，然後極大的進步企業的全體效能產出。最常見的應用領域有根據個性化推薦技術的精準營銷服務、廣告服務、根據模型演算法的風控反詐騙服務徵信服務等。

二、數據對外變現

經過對數據進行精心的包裝，對外供給數據服務，然後取得現金收入。市面上比較常見有各大數據公司利用自己把握的大數據，供給風控查詢、驗證、反詐騙服務，供給導客、導流、精準營銷服務，供給數據開放渠道服務等。

三、數據輔助決議計劃

為企業供給根底的數據計算報表分析服務。分析師能夠容易獲取數據產出分析報告指導產品和運營，產品司理能夠經過計算數據完善產品功用和改進用戶體驗，運營人員能夠經過數據發現運營問題並確定運營的策略和方向，管理層能夠經過數據把握公司事務運營情況，然後進行一些戰略決議計劃。

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