如今
大數據分析已經是潮流，在各行各業中都在引用，因為只有通過分析才能獲取很多智能的，深入的，有價值的信息。那么越來越多的應用涉及到大數據，而這些大數據的屬性，包括數量，速度，多樣性等等都是呈現了大數據不斷增長的復雜性，所以大數據的分析方法在大數據領域就顯得尤為重要，可以說是決定最終信息是否有價值的決定性因素。那么大數據分析一般是如何進行的呢？
一、什么是數據分析？
數據分析是利用適當的分析方法對收集到的大量數據進行分析，并使用高效的分析工具對其進行分類和總結，提取最有價值的信息，總結形成有效結論，挖掘數據最大價值的過程。
二、數據分析的目的
1、關聯規則與推薦系統
關聯規則又叫關聯分析，是指在大型的數據庫中找到一般的關聯模式。推薦系統，看似很高深其實在我們的日常生活中非常常見，比如網購軟件的首頁購買推薦、視頻軟件的視頻推送等，都是通過查找到關聯規則來進行個性化推薦的。
2、數據分類
公司的數據往往是繁多且雜亂的，
數據分析的目的之一數據分類，就是利用已具有分類的相似數據研究其分類的規則，將規則應用到未知分類的數據，并將其歸類。
3、數據探索與數據可視化
數據探索，旨在了解數據的總體情況并檢測可能存在的異常值。數據可視化，是利用圖表、圖像等顯示手段，實現清晰、有效的傳達與溝通信息需求。提到數據可視化，就不得不提及到知名的大數據分析品牌思邁特軟件Smartbi啦，Smartbi的數據可視化功能可以說是非常強啦，它支持ECharts圖形庫，支持包含瀑布圖、樹圖和關系圖等幾十種可實現動態交互的圖形，可以實現清晰、直觀的觀察數據。
4、數據縮減與降維
當出現變量的數量有限且有大量分類為同類組的樣本數據時，通常會選擇提高數據挖掘算法的性能，以實現數據縮減與降維。降維，簡單說就是減少變量的數量。
三、數據分析的意義
1、監督公司運行狀態
通過分析公司大量的數據和資料，可以比較全面、精準地了解到公司過去、現在的運行狀態和發展變化情況，甚至能夠比較準確地預測行業未來發展趨勢，由此對公司的未來發展方向做出預測，規避風險。還能監督各部門對于方針政策的貫徹執行情況和生產經營計劃的完成情況等。
2、提高數據分析人員素質
數據分析工作，不僅要求數據分析人員要具有數據分析的基礎知識，還要求數據分析人員要有一定的經濟理論知識。即不僅要掌握數據分析的方法，還要了解有關的經濟技術狀況、有一定的文化水平和分析歸納能力。這些要求都是對數據分析人員素質的考驗，有利于提高數據分析人員的素質。
3、完整、科學地反映客觀情況
通過對公司積累下來的海量數據進行統計、分析、研究并形成數據分析報告，我們就可以得到較為完整、科學的客觀情況反映，從而協助我們制定出理性、正確的決策和計劃，以充分發揮數據分析促進管理、參與決策的重要作用。
四、如何進行有效數據分析
1、細分
最近，自定義受眾已經成為一個主流問題。電子郵件營銷、追加銷售和交叉銷售優惠都必須實現個性化。個性化信息的關鍵是認識到希望聯系的眾多人員的每一個都是獨一無二的，并且有不同的需求。當然，在一對一的基礎上實現個性化是不可能的，但就轉化而言，將企業的受眾細分為更小的群體就足夠了。而收集的數據越多，就越需要聚集在一起。所以不要害怕處理大量數據。
2、展開
企業可能只需要研究一些不同的數據集，因為已經知道各種目標群體。根據業務目標以及是處理結構化數據還是非結構化的數據，企業有多種策略可供選擇。因此，企業可以混合和匹配各種方法，以從數據中獲得有意義的見解。
3、趕上
企業需要實時采取行動。毫不奇怪，為了成功開展業務，企業需要訪問實時信息。在處理大量數據時，企業的分析是否足夠靈活可能并不明顯。可以采用其他的分析解決方案，但這些解決方案提供的更新需要數小時的等待時間。但是，在電子商務等其他行業，基于大數據創建動態定價是通常的做法。
4、整理
更具體地說，企業的數據應該適當地進行整理。并轉變成一些直觀的圖表，這樣就不必浪費時間得出結論。特別是如果正在處理互聯網上的大量數據或參考資料。那么需要做的是選擇一個優秀的分析平臺，它可以為企業提供詳細的數據可視化。這樣能夠快速掌握并采取行動。
5、謹慎
盡管大數據分析可能會幫助企業節省時間和費用，但必須保持警惕。人們在互聯網上發布的內容有許多個人信息，需要關注隱私信息的安全。盡管如此，只要在合法平臺上收集和分析數據就是安全的。但是，必須記住的是避免常見的錯誤。
