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　　大数据分析的优势

　　1.、风险管理

　　用例：菲律宾银行公司 Banco de Oro 使用大数据分析来识别活动和差异。该组织利用它来缩小问题的嫌疑人或根源清单。

　　2.、产品开发和创新

　　用例：Rolls-Royce 是较大的航空公司和军队喷气发动机制造商之一，它使用大数据分析来分析发动机设计的效率以及是否需要改进。

　　3.、组织内部更快更好的决策

　　用例：星巴克使用大数据分析来制定战略决策。例如，公司利用它来决定特定地点是否适合开设新店。他们将分析几个不同的因素，例如人口、人口统计、位置的可达性等。

　　4、改善客户体验

　　用例：达美航空公司使用大数据分析来改善客户体验。他们监控推文，以了解客户在旅程、延误等方面的体验。航空公司识别负面推文并采取必要措施来纠正这种情况。通过公开解决这些问题并提供解决方案，它有助于航空公司建立良好的客户关系。

　　大数据分析的生命周期

　　1)商业案例评估 – 大数据分析生命周期从商业案例开始，它定义了分析背后的原因和目标。

　　2)识别数据 – 在这里识别了各种各样的数据源。

　　3)数据过滤 – 在这里过滤上一阶段识别的所有数据，以删除损坏的数据。

　　4)数据提取 – 提取与工具不兼容的数据，然后将其转换为兼容的形式。

　　5)数据聚合 – 在这个阶段，不同数据集中具有相同字段的数据被整合。

　　6)数据分析 – 使用分析和统计工具评估数据，以发现有用的信息。

　　7)数据可视化 – 借助 Tableau、Power BI 和 QlikView 等工具，大数据分析师可以对分析进行图形可视化。

　　8)分析结果 – 这是大数据分析生命周期的后一步，将分析的结果提供给将采取行动的业务利益相关者。

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