大數(shù)據(jù)這一詞聽起來就非常高大上,有數(shù)以百萬計(jì)的數(shù)據(jù)源特快的速度生成數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)源遍布世界各地。然而大數(shù)據(jù)分析專業(yè)成為目前互聯(lián)網(wǎng)火熱的行業(yè),大數(shù)據(jù)分析有什么作用呢?大數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢(shì)是什么?接下來給大家詳細(xì)講解下。
大數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢(shì)
1.、風(fēng)險(xiǎn)管理
用例:菲律賓銀行公司 Banco de Oro 使用大數(shù)據(jù)分析來識(shí)別欺詐活動(dòng)和差異。該組織利用它來縮小問題的嫌疑人或根源清單。
2.、產(chǎn)品開發(fā)和創(chuàng)新
用例:Rolls-Royce 是全球較大的航空公司和軍隊(duì)噴氣發(fā)動(dòng)機(jī)制造商之一,它使用大數(shù)據(jù)分析來分析發(fā)動(dòng)機(jī)設(shè)計(jì)的效率以及是否需要改進(jìn)。
3.、組織內(nèi)部更快更好的決策
用例:星巴克使用大數(shù)據(jù)分析來制定戰(zhàn)略決策。例如,公司利用它來決定特定地點(diǎn)是否適合開設(shè)新店。他們將分析幾個(gè)不同的因素,例如人口、人口統(tǒng)計(jì)、位置的可達(dá)性等。
4、改善客戶體驗(yàn)
用例:達(dá)美航空公司使用大數(shù)據(jù)分析來改善客戶體驗(yàn)。他們監(jiān)控推文,以了解客戶在旅程、延誤等方面的體驗(yàn)。航空公司識(shí)別負(fù)面推文并采取必要措施來糾正這種情況。通過公開解決這些問題并提供解決方案,它有助于航空公司建立良好的客戶關(guān)系。
大數(shù)據(jù)分析的生命周期
1)商業(yè)案例評(píng)估 – 大數(shù)據(jù)分析生命周期從商業(yè)案例開始,它定義了分析背后的原因和目標(biāo)。
2)識(shí)別數(shù)據(jù) – 在這里識(shí)別了各種各樣的數(shù)據(jù)源。
3)數(shù)據(jù)過濾 – 在這里過濾上一階段識(shí)別的所有數(shù)據(jù),以刪除損壞的數(shù)據(jù)。
4)數(shù)據(jù)提取 – 提取與工具不兼容的數(shù)據(jù),然后將其轉(zhuǎn)換為兼容的形式。
5)數(shù)據(jù)聚合 – 在這個(gè)階段,不同數(shù)據(jù)集中具有相同字段的數(shù)據(jù)被整合。
6)數(shù)據(jù)分析 – 使用分析和統(tǒng)計(jì)工具評(píng)估數(shù)據(jù),以發(fā)現(xiàn)有用的信息。
7)數(shù)據(jù)可視化 – 借助 Tableau、Power BI 和 QlikView 等工具,大數(shù)據(jù)分析師可以對(duì)分析進(jìn)行圖形可視化。
8)分析結(jié)果 – 這是大數(shù)據(jù)分析生命周期的后一步,將分析的結(jié)果提供給將采取行動(dòng)的業(yè)務(wù)利益相關(guān)者。
大數(shù)據(jù)分析工具
以下是其中一些:
• Hadoop – 有助于存儲(chǔ)和分析數(shù)據(jù)。
• MongoDB – 用于頻繁變化的數(shù)據(jù)集。
• Talend – 用于數(shù)據(jù)集成和管理。
• Cassandra – 用于處理數(shù)據(jù)塊的分布式數(shù)據(jù)庫。
• Spark – 用于實(shí)時(shí)處理和分析大量數(shù)據(jù)。
• STORM – 一個(gè)開源實(shí)時(shí)計(jì)算系統(tǒng)。
• Kafka – 用于容錯(cuò)存儲(chǔ)的分布式流媒體平臺(tái)。
通過上述內(nèi)容的講解大家了解到大數(shù)據(jù)分析的作用,大數(shù)據(jù)分析前景很好,想轉(zhuǎn)行到大數(shù)據(jù)分析行業(yè)的小伙伴建議系統(tǒng)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程,學(xué)習(xí)更多專業(yè)知識(shí)與技能,成功轉(zhuǎn)行到大數(shù)據(jù)分析行業(yè),做個(gè)專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析師。
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