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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。
大数据分析可以起到什么作用?
1、大数据分析对互联网的作用。
随着移动互联网技术的发展,利用手机终端接收新闻、听音乐、看电视是众多消费者的选择.营销者想要在激烈的市场竞争中占据一席之地,就需要对海量用户数据进行挖掘分析,发现用户的个性喜好,从而对用户的消费行为进行准确把握。
2、大数据分析对电商的作用。
对于电子商务行业来说,数据分析职位在企业内部是非常重要,营销管理、客户管理等环节都需要应用到数据分析的结果,利用数据分来来发现企业内部的不足,营销手段的不足、客户体验的不足等等,利用数据挖掘来了解客户的内在需求。
3、大数据分析对金融的作用。
数据技术对金融行业的影响巨大,金融业对信息系统的实际应用前景还是非常大的,金融业对信息系统的实用性要求很高,且积累了大量的客户交易数据。目前金融业主要信息需求是客户行为分析、防堵诈骗、金融分析等。
4、大数据分析对其他行业的作用。
大数据分析可以进行人流、车流量等统计,使旅游行业得企业公司可以更好地了解用户的的想法和需求;数据分析可以帮助电信行业进行增值业务推荐和新套餐科学定价分析;数据分析可以帮助房地产行业做出投资决策建议等等。
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