大数据是当今最热门的流行词,随着消费者和全球企业每分钟生成的数据量,大数据分析具有极大的价值。

什么是大数据分析

大数据分析是一个用于提取有意义的见解的过程,例如隐藏的模式、未知的相关性、市场趋势和客户偏好。大数据分析提供了多种优势——它可用于更好的决策、防止欺诈活动等。

为什么要进行大数据分析?

大数据分析正在推动我们在各行各业进行的所有在线活动。以音乐流媒体平台 Spotify 为例,该公司拥有近 9600 万用户,每天生成大量数据。通过这些信息,基于云的平台会根据喜欢、分享、搜索历史等,通过智能推荐引擎自动生成推荐歌曲。实现这一目标的是大数据分析的技术、工具和框架。

什么是大数据?

大数据是无法使用传统工具进行存储、处理或分析的海量数据集。今天,有数以百万计的数据源以非常快的速度生成数据。这些数据源遍布世界各地。一些最大的数据来源是社交媒体平台和网络。以 Facebook 为例——它每天生成超过 500 TB 的数据,这些数据包括图片、视频、消息等。

数据也以不同的格式存在,如结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。例如,在常规 Excel 工作表中,数据被归类为结构化数据——具有明确的格式。相比之下,电子邮件属于半结构化数据,你的图片和视频属于非结构化数据。所有这些数据结合起来构成了大数据。

大数据分析的优势

1. 风险管理

用例:菲律宾银行公司 Banco de Oro 使用大数据分析来识别欺诈活动和差异。该组织利用它来缩小问题的嫌疑人或根源清单。

2. 产品开发和创新

用例:Rolls-Royce 是全球最大的航空公司和军队喷气发动机制造商之一,它使用大数据分析来分析发动机设计的效率以及是否需要改进。

3. 组织内部更快更好的决策

用例:星巴克使用大数据分析来制定战略决策。例如,公司利用它来决定特定地点是否适合开设新店。他们将分析几个不同的因素,例如人口、人口统计、位置的可达性等。

4. 改善客户体验

用例:达美航空公司使用大数据分析来改善客户体验。他们监控推文,以了解客户在旅程、延误等方面的体验。航空公司识别负面推文并采取必要措施来纠正这种情况。通过公开解决这些问题并提供解决方案,它有助于航空公司建立良好的客户关系。

大数据分析的生命周期

• 阶段 1——商业案例评估 – 大数据分析生命周期从商业案例开始,它定义了分析背后的原因和目标。

• 阶段 2——识别数据 – 在这里识别了各种各样的数据源。

• 阶段 3——数据过滤 – 在这里过滤上一阶段识别的所有数据,以删除损坏的数据。

• 阶段 4——数据提取 – 提取与工具不兼容的数据,然后将其转换为兼容的形式。

• 阶段 5——数据聚合 – 在这个阶段,不同数据集中具有相同字段的数据被整合。

• 阶段 6——数据分析 – 使用分析和统计工具评估数据,以发现有用的信息。

• 阶段 7——数据可视化 – 借助 TableauPower BI 和 QlikView 等工具,大数据分析师可以对分析进行图形可视化。

• 阶段 8——最终分析结果 – 这是大数据分析生命周期的最后一步,将分析的最终结果提供给将采取行动的业务利益相关者。

大数据分析的四种类型:

1. 描述性分析

将过去的数据汇总成人们可以轻松阅读的形式。这有助于创建报告,例如公司的收入、利润、销售额等。此外,它有助于社交媒体指标的制表。

用例:陶氏化学公司分析了其过去的数据,以提高其办公室和实验室空间的设施利用率。使用描述性分析,陶氏能够识别未充分利用的空间,这种空间整合帮助公司每年节省近 400 万美元。

2. 诊断性分析

这样做是为了首先了解导致问题的原因。诸如向下钻取、数据挖掘和数据恢复之类的技术都是示例。组织使用诊断分析是因为它们提供对特定问题的深入洞察。

用例:一家电子商务公司的报告显示他们的销售额下降了,尽管客户正在将产品添加到他们的购物车中。这可能是由于各种原因造成的,例如表单未正确加载、运费太高或没有足够的付款选项,都可以使用诊断分析来查找原因。

3. 预测性分析

这种类型的分析通过查看历史和当前数据来预测未来。预测分析使用数据挖掘、人工智能和机器学习来分析当前数据并预测未来。它用于预测客户趋势、市场趋势等。

用例:PayPal 确定他们必须采取什么样的预防措施来保护他们的客户免受欺诈交易的侵害。通过预测分析,该公司使用所有历史支付数据和用户行为数据,并构建了一种预测欺诈活动的算法。

4. 规范性分析

这种类型的分析规定了特定问题的解决方案。透视分析适用于描述性和预测性分析。大多数时候,它依赖于人工智能和机器学习

用例:规范性分析可用于最大化航空公司的利润。这种类型的分析用于构建一种算法,该算法将根据众多因素自动调整航班票价,包括客户需求、天气、目的地、假期和油价。

数据分析工具

以下是其中一些:

• Hadoop – 有助于存储和分析数据

• MongoDB – 用于频繁变化的数据集

• Talend – 用于数据集成和管理

• Cassandra – 用于处理数据块的分布式数据库

• Spark – 用于实时处理和分析大量数据

• STORM – 一个开源实时计算系统

• Kafka – 用于容错存储的分布式流媒体平台

大数据行业应用

以下是一些积极使用大数据的领域:

• 电子商务 – 预测客户趋势和优化价格是电子商务使用大数据分析的几种方式。

• 营销 – 大数据分析有助于推动高投资回报率的营销活动,从而提高销售额。

• 教育 – 用于根据市场需求开发新课程和改进现有课程。

• 医疗保健 – 在患者病史的帮助下,大数据分析用于预测他们出现健康问题的可能性。

• 媒体和娱乐 – 用于了解节目、电影、歌曲等的需求,为用户提供个性化推荐列表。

• 银行业务 – 客户收入和支出模式有助于预测选择各种银行业务的可能性,例如贷款和信用卡。

• 电信 – 用于预测网络容量和改善客户体验。

• 政府 – 大数据分析可帮助政府执法等。

作者:Simplilean

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