在大數據時代，數據分析是最關鍵的任務。它是一個發現隱藏在龐大的、不完整的、嘈雜的、模糊的、隨機的數據庫中有價值的、潛在有用的信息和知識的過程。通過對大數據的高度自動化分析，進行歸納推理，從中挖掘出潛在的規律，所采用技術主要基于人工智能、機器學習、統計學、模式學習等。目的是幫助企業、商家和用戶降低風險，理性面對市場，調整市場政策，做出正確的決策。

在大數據時代，數據分析是最關鍵的任務。它是一個發現隱藏在龐大的、不完整的、嘈雜的、模糊的、隨機的數據庫中有價值的、潛在有用的信息和知識的過程。通過對大數據的高度自動化分析，進行歸納推理，從中挖掘出潛在的規律，所采用技術主要基于人工智能、機器學習、統計學、模式學習等。目的是幫助企業、商家和用戶降低風險，理性面對市場，調整市場政策，做出正確的決策。
一、大數據分析概念
大數據分析是指對規模巨大的數據進行分析。這些數據具備數據量大、快速、多樣化、價值高、數據真實等特點。?大數據分析的六個基本方面
1、可視化分析
可視化可以直觀的展示數據，幫助企業人員進行分析，支持企業決策，是數據分析的基本要求。
2、數據挖掘算法
數據挖掘需要深入數據內部，采用集群、分割、孤立點分析等算法，挖掘數據價值。
3、預測性分析能力
根據可視化分析和數據挖掘的結果做出一些預測性的判斷。
4、語義引擎
語義引擎通過解析，提取，分析數據，智能從“文檔”中提取信息。
5、數據質量和數據管理
通過標準化的流程和工具對數據進行處理，保證高質量的數據分析結果。
6、數據存儲，數據倉庫
數據倉庫是商業智能系統的基礎，可以多維分析和多角度展示數據按特定模式進行存儲所建立起來的關系型數據庫。

二、大數據分析業務成果

1、緩沖風險，減少欺詐
高效的數據和分析能力通過建立高水平的數據分析機制，幫助企業快速檢測并預測欺詐活動，同時識別和跟蹤肇事者，提升整個企業機構的安全。
2、積極主動，預測需求
為了提升客戶體驗，并發展長久的關系，需要通過數據分析，充分了解并預測客戶的需求。
3、個性化服務
通過先進的分析技術，增加基于客戶個性進行互動的機會，從而提升用戶體驗。
4、提供相關產品
通過對個人公布的想法和觀點的第三方數據源進行有效整理，再進行相應分析，可以幫助企業加快對市場需求的預測，在需求產生之前提供相應產品。

三、數據分析步驟

1、識別目標需求
數據分析有效性的首要條件是明確企業的目標需求，從而為數據的收集和分析提供清晰的方向。
2、采集數據
數據采集就是運用系統日志采集法等方法，收集有價值數據，為有效數據分析打下基礎。
3、數據預處理
采用數據集成、數據清洗、數據去冗余等方法對數據進行預處理。
4、數據挖掘
數據挖掘的目的是在現有數據基礎之上利用人工智能、機器學習、深度學習等算法挖掘出數據中隱含的有價值的信息，從而達到分析推理和預測的效果，實現預定的高層次數據分析需求。

四、億信ABI
億信ABI是國內比較知名的大數據分析BI工具之一。它是宜信華辰基于十多年的數據分析和報表處理經驗，運用先進的數據倉庫和商業智能核心理論，結合ETL數據處理、數據建模、數據可視化、數據分析、數據填報、移動應用等核心功能，打造的集數據采集、處理、分析、展示于一體的全新平臺。并在很大程度上降低了數據分析實施的技術門檻，使復雜的工作簡單化，重復的工作智能化。