由于大數據現在正在蓬勃發展，這導致目前許多大數據分析工具應運而生和不斷改進以提高競爭力。但是你有沒有想過為什么大數據比任何其他技術都更流行？一個最直接的原因就是幾乎使用所有上游技術都是用大數據技術來獲取原始數據。由于目前收集和管理用戶數據的技術、應用程序、軟件、游戲越來越多，這就必須使用大數據來管理這些所有不同來源的數據，并將這些數據轉化為有價值的信息，以做出行業中最具挑戰性的決策。
一、什么是大數據分析
大數據分析用于從各種來源生成的原始數據中提取有價值的數據。這些數據幫助我們獲得有意義的見解、隱藏的模式、未知的相關性、市場趨勢等等，具體取決于行業。大數據分析的主要動機是提供有價值的見解，以便為未來做出更好的決策。
二、大數據分析類型
1、診斷分析
它首先處理確定發生問題的原因。它使用了各種技術，例如數據挖掘、機器學習等。診斷分析提供對特定問題的深入洞察。
2、描述性分析
它將過去的數據匯總成人們易于閱讀和理解的形式。使用此分析創建與公司收入、銷售額、利潤等相關的報告非常容易。除此之外，它在社交媒體指標方面也非常有益。
3、規范分析
當想要針對特定問題制定規定的解決方案時，會使用這些分析。它適用于描述性和預測性分析，以獲得最準確的結果。除此之外，它還使用人工智能和機器學習來獲得最佳結果。
4、預測分析
這種分析用于對未來進行預測。它通過使用數據挖掘、機器學習、數據分析等各種大數據技術來使用歷史數據和當前數據。這些分析產生的數據用于不同行業的不同目的。
三、大數據分析的生命周期階段
1、定義目標
沒有目標的大數據分析是沒有價值的，這就是為什么需要在大數據分析生命周期的初始階段定義目標。
2、數據識別
網上有大量的數據源。但要準確地進行大數據分析，需要選擇特定的數據源以最大程度地減少大數據分析工具的負載，并獲得最佳結果。
3、數據過濾
確定數據源后，從工具生成的數據總量中刪除不必要或損壞的數據。
4、數據提取
在數據過濾過程之后，是時候設置自動化的定期從中提取數據，然后將它們轉換為兼容的形式。
5、數據聚合
數據提取后，是時候組合來自不同來源的相同數據集以獲得更精確的數據以進行進一步處理。
6、數據分析
獲得所需數據后，是時候使用最強大的統計工具執行各種數據分析技術了。
7、數據可視化
數據可視化是數據可視化之后的下一步，任何人要想以無組織的形式理解數據都不是一件容易的事。這就是數據可視化工具幫助我們將數據可視化以便任何人都可以理解的東西。
8、最終分析結果
一旦我們完成了數據分析過程，就該對結果進行最終分析了。在這方面，需要確保將結果提供給業務利益相關者以做出未來決策。
四、必備大數據分析工具---億信ABI
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1、數據處理，提升數據質量
億信ABI內置可視化ETL工具，提供豐富的數據處理組件，如：輸入輸出組件、轉換組件、流程組件、統計組件、數倉組件、腳本組件、大數據組件等。實現數據清洗、轉化、同步，構建數據模型，提升數據質量。
2、數據融合，打破數據孤島
將OA、ERP、CRM等業務系統數據打通，建立統一的數據標準，消除數據口徑不一致，實現數據融合，打破企業信息化過程中的數據孤島。
3、分析與挖掘，展現數據價值
億信ABI提供挖掘預測分析、大數據量分析。同時支持鉆取、領導駕駛艙、3D可視化、大屏分析、報告分析、等多種分析方式，全方位強化分析能力，深度挖掘數據背后的價值。用戶不需要太多專業的數據處理知識、統計學知識、算法知識就可以低門檻的獲得更多、更全、更準確、更深入的數據分析結果，洞察數據關聯，實現數據挖掘，輔助決策支持。
