⑴ 企業如何進行大數據分析
1、數據存儲和管理
MySQL資料庫：部門和Internet公司通常使用MySQL存儲數據，優點是它是免費的，並且性能，穩定性和體系結構也都比較好。
SQLServer：SQLServer2005或更高版本集成了商業智能功能，可為中小型企業提供數據管理，存儲，數據報告和數據分析。
DB2和Oracle資料庫是大型資料庫，適用於擁有大量數據資源的企業。
2、數據清理類
EsDataClean是一種在線數據清理工具，不管是規則定義還是流程管理都無需編寫sql或代碼，通過圖形化界面進行簡單配置即可，使得非技術用戶也能對定義過程和定義結果一目瞭然。
3、數據分析挖掘
豌豆DM更適合初學者。它易於操作且功能強大。它提供了完整的可視化建模過程，從訓練數據集選擇，分析索引欄位設置，挖掘演算法，參數配置，模型訓練，模型評估，比較到模型發布都可以通過零編程和可視化配置操作，可以輕松簡便地完成。
4.數據可視化類
億信ABI是具有可視化功能的代表性工具。當然，它不僅是可視化工具，而且還是集數據分析、數據挖掘和報表可視化的一站式企業級大數據分析工具。
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⑵ oa軟體如何進行大數據分析
進行大數據分析一定是回到現場，所以 可以通過以下場景中進行大數據分析：
1、實現工作流程：
這牽涉到流轉過程的實時監控、跟蹤，解決多崗位、多部門之間的協同工作問題，實現高效率的協作。各個單位都存在著大量流程化的工作，例如公文的處理、收發文、各種審批、請示、匯報等，都是一些流程化的工作，通過實現工作流程的自動化，就可以規范各項工作，提高單位協同工作的效率。
2、管理自動化：
傳統的手工辦公模式下，文檔的保存、共享、使用和再利用是十分困難的。在手工辦公的情況下文檔的檢索存在非常大的難度。辦公自動化使各種文檔實現電子化，通過電子文件櫃的形式實現文檔的保管，按許可權進行使用和共享。企業實現辦公自動化以後，比如說，某個單位來了一個新員工，只要管理員給他注冊一個身份文件，給他一個口令，他自己上網就可以看到符合她身份的許可權范圍內的企業內部積累下來的各種知識，這樣就減少了很多培訓環節。
3、輔助辦公
像會議管理、車輛管理等與日常事務性的辦公工作相結合的各種輔助辦公，實現了這些輔助辦公的自動化。
4、開放性——能夠與其它軟體系統完成必要的關聯性整合應用。
制度「落地」在現實管理中滲透到管理的各個方面，而沒有哪一套軟體能夠獨立的完成所有方面的管理需求，所以，支撐制度「落地」的軟體必須具備全面而廣泛的整合性，能夠從其它軟體系統中自動獲取相關信息，並完成必要的關聯性整合應用。
⑶ 如何進行大數據分析及處理
1可視化分析 大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。 2 數據如何進行大數據分析及處理？
⑷ 大數據分析如何實現
搭建大數據分析平台的工作是循序漸進的，不同公司要根據自身所處階段選擇合適的平台形態，沒有必要過分追求平台的分析深度和服務屬性，關鍵是能解決當下的問題。
大數據分析平台是對大數據時代的數據分析產品（或稱作模塊）的泛稱，諸如業務報表、OLAP應用、BI工具等都屬於大數據分析平台的范疇。與用戶行為分析平台相比，其分析維度更集中在核心業務數據，特別是對於一些非純線上業務的領域，例如線上電商、線下零售、物流、金融等行業。而用戶行為分析平台會更集中分析與用戶及用戶行為相關的數據。
企業目前實現大數據分析平台的方法主要有三種：
（1）采購第三方相關數據產品
例如Tableau、Growing IO、神策、中琛魔方等。此類產品能幫助企業迅速搭建數據分析環境，不少第三方廠商還會提供專業的技術支持團隊。但選擇此方法，在統計數據的廣度、深度和准確性上可能都有所局限。例如某些主打無埋點技術的產品，只能統計到頁面上的一些通用數據。
隨著企業數據化運營程度的加深，這類產品可能會力不從心。該方案適合缺少研發資源、數據運營初中期的企業。一般一些創業公司、小微企業可能會選擇此方案。
（2）利用開源產品搭建大數據分析平台
對於有一定開發能力的團隊，可以採用該方式快速且低成本地搭建起可用的大數據分析平台。該方案的關鍵是對開源產品的選擇，選擇正確的框架，在後續的擴展過程中會逐步體現出優勢。而如果需要根據業務做一些自定義的開發，最後還是繞不過對源碼的修改。
（3）完全自建大數據分析平台
對於中大型公司，在具備足夠研發實力的情況下，通常還是會自己開發相關的數據產品。自建平台的優勢是不言而喻的，企業可以完全根據自身業務需要定製開發，能夠對業務需求進行最大化的滿足。
對於平台型業務，開發此類產品也可以進行對外的商業化，為平台上的B端客戶服務。例如淘寶官方推出的生意參謀就是這樣一款成熟的商用數據分析產品，且與淘寶業務和平台優勢有非常強的結合。
在搭建大數據分析平台之前，要先明確業務需求場景以及用戶的需求，通過大數據分析平台，想要得到哪些有價值的信息，需要接入的數據有哪些，明確基於場景業務需求的大數據平台要具備的基本的功能，來決定平台搭建過程中使用的大數據處理工具和框架。
⑸ 如何有效利用大數據分析
1.可視化分析
大數據分析的使用者有大數據分析專家，同時還有普通用戶，但是他們二者對於大數據分析最基本的要求就是可視化分析，因為可視化分析能夠直觀的呈現大數據特點，同時能夠非常容易被讀者所接受，就如同看圖說話一樣簡單明了。
2. 數據挖掘演算法
大數據分析的理論核心就是數據挖掘演算法，各種數據挖掘的演算法基於不同的數據類型和格式才能更加科學的呈現出數據本身具備的特點，也正是因為這些被全世界統
計
學家所公認的各種統計方法（可以稱之為真理）才能深入數據內部，挖掘出公認的價值。另外一個方面也是因為有這些數據挖掘的演算法才能更快速的處理大數據，如
果一個演算法得花上好幾年才能得出結論，那大數據的價值也就無從說起了。
3. 預測性分析
大數據分析最終要的應用領域之一就是預測性分析，從大數據中挖掘出特點，通過科學的建立模型，之後便可以通過模型帶入新的數據，從而預測未來的數據。
4. 語義引擎
非結構化數據的多元化給數據分析帶來新的挑戰，我們需要一套工具系統的去分析，提煉數據。語義引擎需要設計到有足夠的人工智慧以足以從數據中主動地提取信息。
5.數據質量和數據管理。 大數據分析離不開數據質量和數據管理，高質量的數據和有效的數據管理，無論是在學術研究還是在商業應用領域，都能夠保證分析結果的真實和有價值。
大數據分析的基礎就是以上五個方面，當然更加深入大數據分析的話，還有很多很多更加有特點的、更加深入的、更加專業的大數據分析方法。
大數據的技術
數據採集： ETL工具負責將分布的、異構數據源中的數據如關系數據、平面數據文件等抽取到臨時中間層後進行清洗、轉換、集成，最後載入到數據倉庫或數據集市中，成為聯機分析處理、數據挖掘的基礎。
數據存取： 關系資料庫、NOSQL、SQL等。
基礎架構： 雲存儲、分布式文件存儲等。
數
據處理： 自然語言處理(NLP，Natural Language
Processing)是研究人與計算機交互的語言問題的一門學科。處理自然語言的關鍵是要讓計算機」理解」自然語言，所以自然語言處理又叫做自然語言理
解也稱為計算語言學。一方面它是語言信息處理的一個分支，另一方面它是人工智慧的核心課題之一。
統計分析：
假設檢驗、顯著性檢驗、差異分析、相關分析、T檢驗、 方差分析 、
卡方分析、偏相關分析、距離分析、回歸分析、簡單回歸分析、多元回歸分析、逐步回歸、回歸預測與殘差分析、嶺回歸、logistic回歸分析、曲線估計、
因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、判別分析、對應分析、多元對應分析（最優尺度分析）、bootstrap技術等等。
數
據挖掘： 分類
（Classification）、估計（Estimation）、預測（Prediction）、相關性分組或關聯規則（Affinity
grouping or association rules）、聚類（Clustering）、描述和可視化、Description and
Visualization）、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)
模型預測 ：預測模型、機器學習、建模模擬。
結果呈現： 雲計算、標簽雲、關系圖等。
大數據的處理
1. 大數據處理之一：採集
大
數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端（Web、App或者感測器形式等）的
數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除
此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時
有可能會有成千上萬的用戶
來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間
進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2. 大數據處理之二：導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些
海量數據進行有效的分析，還是應該將這
些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使
用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
3. 大數據處理之三：統計/分析
統
計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通
的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於
MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
4. 大數據處理之四：挖掘
與
前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數
據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測（Predict）的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於
統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並
且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
整個大數據處理的普遍流程至少應該滿足這四個方面的步驟，才能算得上是一個比較完整的大數據處理。
⑹ 如何進行大數據分析及處理
探碼科技大數據分析及處理過程
聚雲化雨的處理方式
聚雲：探碼科技全面覆蓋各類數據的處理應用。以數據為原料，通過網路數據採集、生產設備數據採集的方式將各種原始數據凝結成雲，為客戶打造強大的數據存儲庫；
化雨：利用模型演算法和人工智慧等技術對存儲的數據進行計算整合讓數據與演算法產生質變反應化雲為雨，讓真正有價值的數據流動起來；
開渠引流，潤物無聲：將落下「雨水」匯合成數據湖泊，對數據進行標注與處理根據行業需求開渠引流，將一條一條的數據支流匯合集成數據應用中，為行業用戶帶來價值，做到春風化雨，潤物無聲。
⑺ 專業人士告訴你如何才能做好大數據分析
大數據，想必大家近幾年都有所耳聞或者已經如雷貫耳了，誠然，大數據的的火爆基本上可謂在大城市人盡皆知了，但是大家可能不知道的是，大數據分析得定義或概念到底是什麼。且不說新出的人工智慧，就大數據而言，我們一直在強調大數據的技術，大數據技術其實是我們的暢想而已，而且人工智慧也離不開大數據分析的支撐，但是大數據怎麼去分析呢，如何才能做好大數據分析？一般需要對數據進行獲取、打通、整合、找到規律，以及立即決策。
大數據定義是什麼
很多科學家對於大數據都有一定的定義，比如麥肯錫對於大數據的定義就是「一種規模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統資料庫軟體工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特徵。」其實就是將獲取的數據進行打通、整合、找尋規律、立即決策。這樣，通過大數據的分析去找到自己想要的信息。
一、如何進行數據獲取呢？
數據的獲取一般需要找到數據源。一般來說，數據源可分類三類：
1.通過廣告投放來獲得數據
很多的數據都是通過廣告來獲得的，從廣告獲取數據的途徑有很多，比如廣告的展示量，活動頁的點擊率，廣告的來源等方面。很多的公司企業將這些通過廣告獲得的數據作為第三方數據，也存在有些廣告監測公司會這些此數據和人群數據進行整合，通過構建自己的資料庫去給別人進行分析，這樣的公司一般被稱為第三方公司。
2.通過用戶的行為獲取數據
很多用戶的行為也可以從中提取出一些數據，比如某個用戶在購買的理財產品的時候，通過記錄購買的時間、姓名、電話等數據，大體就能夠掌握某一個群體的行為習慣，這些數據可以叫做用戶行為數據。這些數據經常被搜集並且備用。從而為大數據分析提供很多不錯的，有價值的數據。
3.公開數據
公開數據就是我們能夠從各種渠道直接獲取的數據，例如行業協會的數據，或者互聯網行為數據。
二、數據的打通
數據的打通就是利用數據的重要部位的採集整合數據。一般來說，可以通過手機號將一方和三方數據整合，或者利用cookie，或者imei號等將各個方面的數據整合。不過由於現在監管制度對手機號敏感數據的控制，使得很多數據之間的打通存在很大的挑戰。
三、從數據中找尋規律
從數據中找尋規律的目的就是數據清理。清理數據就能夠板數據中的骯臟數據進行清除，從而凈化數據環境，一般來講，把非結構化數據變成結構化數據，這樣方便統計，在數據探索中找尋規律，形成數據分析報告觀點。
四、從數據分析中立即決策
將數據分析報告中的觀點系統化或產品化，目前而言，大部分公司還是會依靠人工決策。
很多人有會問，為什麼需要大數據分析？看上去大數據分析似乎按照這些步驟來，但是從第一步的數據源來說，其實已經反應了大數據的特點，就是雜亂無章，那麼怎麼從這些數據找尋規律，分析的內容和目標是否對應上，就是我們研究分析大數據的意義。對於大數據的分析主題步驟就是上述提到的數據獲取、數據打通、在數據中找尋規律、最後做出決策。希望這篇文章能夠幫助大家更好的了解大數據。
⑻ 如何進行大數據分析及處理
這個問題有點大哦
這個可不是一兩句話可以講清楚明白的
數據分析本身就已經挺復雜的了，要說大數據分析，那就更復雜了
雖說只是多了一個「大」字，但是意義已經不同了
大數據是一個非常系統的東西，大數據包含了很多的非機構化的數據
比如說，圖片、聲音、視頻，都屬於大數據的原始數據，這些都要進行分析的
那就涉及到了非機構化數據的結構化處理工作，是非常系統並負責的過程
所以說，大數據分析和處理，是要經過學習，掌握了方法才能做到的
⑼ 如何進行大數據的分析
大數據有一大特點是多維度，所以分析大數據也要從不同的維度來分析，不能把數據看成平面的。但是在分析的時候不能脫離了數據，得到的結論要用數據作為依據，才能顯示出結論的科學性和有效性。
⑽ 如何進行有效的大數據處理、分析
如何進行有效的大數據處理、分析
許多企業投下數百萬美元用於大數據、大數據分析，並僱用數據分析家，但卻感到很受挫。無可否認，他們現在得到了更多、更好的數據。他們的分析師和分析法也是一流的。但經理人對業務的想法和爭論，似乎與過去的類型仍一樣，只是他們使用的數據與分析法都比以前好得多。最終的決定可能是更加由數據驅動(data-driven)，但組織文化給人的感覺仍然相同。正如一位CIO最近告訴我的，「我們現在可以做實時的分析，那是我在五年前根本無法想像的，但這么所帶來的影響力，仍與我的預期差距很遠。」怎麼回事?《財富》雜志1000大企業舉辦了幾場大數據與大數據分析會議，並花費大量時間協助一些似乎對投資在分析法上的回報感到很滿意的組織，結果一個明確的「數據啟發法」(data heuristic)出現了。分析成果為平庸到中等的企業，用大數據和分析法來支持決策;而「分析報酬率」(Return on Analytics，簡稱ROA)良好的企業，使用大數據和分析法來推動並維持行為的改變。較好的數據驅動分析不僅僅是納入既有的流程和檢討會，它們還被用來創造及鼓勵不同類型的對話和互動。「要等到管理階層確認想要改變、並清楚知道影響的行為是什麼之後，我們才會去做分析或商業情報的工作，」一位金融服務公司的CIO說。「提高合乎法規的情況和改善財務報告，是很容易獲得的成果。但是，這只意味著我們使用分析法去做我們已經做得比以前好的事情。」真正的挑戰是洞察，利用大數據和分析法，以改善解決問題和決策的方式，會掩蓋組織里一個現實情況，那就是新的分析法往往需要新的行為。公司人員可能需要作更多分享和協力合作;各部門可能需要設置不同的或互補的業務流程;經理人和高級主管可能需要確保，現有的激勵措施不會破壞分析帶來的成長機會和效率。例如，一家醫療用品供貨商整合有關「能帶來最多利潤的客戶」和「最賺錢產品」的分析，必須對業務人員與技術支持團隊進行完整的再教育，兩者都是為了「打擾」並「教育」客戶有關附加價值較高的產品。這家公司了解，這些分析法不應該只是被用來支持現有的銷售和服務實務，而應該被視為一種契機，可推動新型的促進式(facilitative)和顧問式(consultative)銷售及支持組織。諷刺的是，大數據和分析法的質量，不如分析的目的來得重要。最有趣的緊張態勢和爭論，始終圍繞著組織是否會因使用分析法而獲得最大報酬，以使既有的流程行為(process behavior)更完善，或者改變公司人員的行為。但大致的共識是，最有成效的對話聚焦於分析如何改變行為，而非解決問題。「我們組織內的大多數人，歷史課的表現優於數學課，」一位消費性產品分析主管告訴我。「要讓公司人員了解新信息和指標可能會如何改變他們的做事方式，是比較容易的，要讓他們了解根本的演算法則比較困難……我們好不容易才學到，『翻牆』(over-the-wall)數據和分析法，不是讓我們的內部客戶從工作中獲得價值的好辦法。」得到正確的答案，甚至是問正確的問題，原來不是擁有高ROA企業的主要關切點。無可否認，數據與分析法的問題、答案，都是重要的。但更重要的是，這些問題、答案及分析法，如何與個人與機構的行為協調一致(或彼此沖突)。有時候，即使是最好的分析法也可能引發適得其反的行為。
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