由 dawei 企业是否有自己的业务想要加强和扩展?还是有需要开发的产品?如果有一个从哪里开始的计划，那就太好了。如果没有，那么需要进行一些分析。大数据分析可以帮助企业获取潜在用户数据、处理数据、清理数据并获得有价值的信息。而且，预测分析可以根据企业过去、现在和未来的业务事件做出预测。以下了解一下大数据和预测分析是如何工作的。
大数据分析在当今市场上有着什么样的地位?
大数据是指在研究和分析中变得有价值的原始和大量信息集。企业拥有的新技术越多，这些技术积累的数据容量就越大。因此，通过分析来利用这些大量信息是非常重要的。而且，这种类型的分析需要特定的工具和自动化，人类无法人工处理大数据，因为这是不现实的。自动化大数据分析的过程称为大数据分析。
大数据分析是一个复杂庞大的过程，它从不同的角度分析大数据，以确保存在模式和相关性、市场趋势和客户偏好，并在企业的帮助下做出正确的业务决策。因此，数据分析是任何行业组织的首要任务之一。
大数据分析有什么好处?
根据Allied Market Research发布的一份调查报告，到2027年，全球大数据和商业分析市场规模预计将达到4209.8亿美元，从2020年到2027年的复合年增长率为10.9%。这也不足为奇，因为企业可以从使用大数据分析软件和工具以及制定数据驱动的决策以改善业务成果。最常见的改进可能包括有效营销、新收入、客户个性化和提高运营效率，从而使企业在竞争对手中胜出。
在大数据分析的潜在好处中，可以发现：
- 对以不同来源、格式和类型存在的大量数据进行快速分析。
- 能够快速做出更好的决策以更有效地制定战略，改进战略决策领域，例如供应链和运营。
- 在有效优化业务流程的帮助下，可以节省成本。
- 更深入地了解客户需求、行为和情绪，这会对营销洞察产生积极影响，并为进一步的产品开发提供广泛的信息。
- 更有效地实施从大量数据样本中提取的风险管理策略。
Analytics Insight公司在一份报告中提出2021年值得关注的10种大数据分析技术，其中包括：
- Apache Hadoop：一个软件库，它使用简单的编程模型跨计算机集群对大型数据集进行分布式处理。
- MongoDB：一个基于文档的分布式数据库，主要目的是帮助现代应用程序开发人员开发和使用云服务。
- R：为统计计算和图形创建的一个免费软件环境。
- Tableau：一个可视化分析平台，有助于查看和理解可以解决潜在问题的数据。
- Cassandra：一种开源NoSQL数据库，能够以极快的速度和尽可能高的性能管理大量数据。
- Qlik：一种端到端的多云数据集成分析解决方案，可将原始数据转化为有价值的洞察力，从而弥合所有信息差距。
- Splunk：一个数据分析平台，具有额外的安全性、可观察性、IT运营以及包括数据处理在内的一切。
- ElasticSearch：具有RESTful搜索功能的分布式分析引擎，可以解决越来越多的用例。
- Knime：通过简单直观的环境创建和生成数据科学的软件，使大数据利益相关者能够专注于他们的核心输入。
- Rapid Miner：一个端到端的透明数据科学平台，为构建机器学习模型进行了集成和优化，可以使用可视化工作流设计器或自动建模设计这些模型，并部署机器学习模型，将它们转化为有益的行动。
大数据分析如何工作?
行业媒体《Bitnews Today》指出，大数据分析主要利用了4个关键流程，分别是收集数据、处理信息、清理和分析。以下了解每一个关键流程：
1.收集数据
移动记录、客户反馈表、从客户处收到的邮件线索、调查报告、社交媒体平台和移动应用程序是数据分析师可以从中收集特定信息的来源。不同的企业试图利用数据收集和提取所有有价值的信息来获得洞察力。通常收集的大量数据非常混乱，这些都是非结构化或半结构化的数据。因此如果不使用特定工具，这些信息是不可读的。
2.处理数据
在收集数据之后，下一步使用它将需要在数据池或数据仓库中存储数据。这可以让分析师组织、配置和分组这些数据，以便根据每个请求进行处理，这也将更准确地反映最终结果。
3.清理
为了确保分析人员处理的数据是完整和可行的，必须清除重复、不真实的输入、系统错误和其他类型的偏差。因此，这一步骤允许对大数据进行清理，以便在之后获得更准确的结果。
4.分析
这是最后一个流程，在这一流程中，可以分析收集、处理和清理的原始数据，并提取急需的结果。在这里以使用：
- 数据挖掘(帮助提取有用且可行的数据模式)
- 人工智能(使用类似人类的思维探索和提取深层数据分析)
- 文本挖掘(借助人工智能，可以从非结构化文本信息池中获得有意义的信息见解)
- 机器学习(使用人工智能使计算机根据过去的经验进行学习)
- 预测分析(基于过去和历史数据分析的业务预测和未来见解)
- 深度学习(分析和提取大量非托管数据)
尽管大数据分析有许多分析数据的可能性和方法，但还要关注预测分析及其在2021年的表现形式。
预测分析现在的地位如何?
根据IBM公司的研究，大数据预测分析属于高级分析。它能够借助历史数据、统计建模、数据挖掘和机器学习预测未来结果。企业使用预测分析，借助于可以预测的数据模式，了解其风险和机遇。
预测分析也属于大数据和数据科学。如今，企业使用事务性数据库数据、设备日志文件、图像、视频、传感器和其他数据源来获取见解。企业可以借助深度学习和机器学习算法从这些数据中提取信息。那么能从提取数据中得到什么?将看到数据范围内的模式，并能够预测未来事件。例如，算法方法包括线性和非线性回归、神经网络、支持向量机和决策树。
预测分析在银行、医疗保健、人力资源、营销和销售、零售和供应链等行业最有帮助。据Statista公司发布的调查报告，到2022年，全球预测分析市场将带来110亿美元的收入，因为越来越多的企业将预测分析大数据技术应用于几乎所有领域：从欺诈检测到医疗诊断。
预测分析的类型是什么?
一般来说，有三种类型的预测分析业务可以应用于：
- 预测建模
- 描述性建模
- 决策建模
1.预测建模
预测建模需要统计数据才能预测结果。预测建模的主要目标是确保不同样本中的相似单元具有相似的性能，反之亦然。例如，企业可以借助预测建模来预测客户的行为和信用风险。
2.描述性建模
描述性建模倾向于将客户划分为多个组来描述数据集中的某些关系。因此，可以得到客户和产品之间不同关系的摘要，例如，考虑年龄、地位、性别等因素的产品偏好。
3.决策建模
决策建模显示了决策中元素之间的清晰关系。这些可能是数据、决策和预测结果。要素之间的关系可以潜在地预测未来结果，增加所需结果的概率。