大數據這一詞聽起來就非常高大上,有數以百萬計的數據源特快的速度生成數據,這些數據源遍布世界各地。然而大數據分析專業(yè)成為目前互聯(lián)網火熱的行業(yè),大數據分析有什么作用呢?大數據分析的優(yōu)勢是什么?接下來給大家詳細講解下。
大數據分析的優(yōu)勢
1.、風險管理
用例:菲律賓銀行公司 Banco de Oro 使用大數據分析來識別欺詐活動和差異。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噴氣發(fā)動機制造商之一,它使用大數據分析來分析發(fā)動機設計的效率以及是否需要改進。
3.、組織內部更快更好的決策
用例:星巴克使用大數據分析來制定戰(zhàn)略決策。例如,公司利用它來決定特定地點是否適合開設新店。他們將分析幾個不同的因素,例如人口、人口統(tǒng)計、位置的可達性等。
4、改善客戶體驗
用例:達美航空公司使用大數據分析來改善客戶體驗。他們監(jiān)控推文,以了解客戶在旅程、延誤等方面的體驗。航空公司識別負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系。
大數據分析的生命周期
1)商業(yè)案例評估 – 大數據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。
2)識別數據 – 在這里識別了各種各樣的數據源。
3)數據過濾 – 在這里過濾上一階段識別的所有數據,以刪除損壞的數據。
4)數據提取 – 提取與工具不兼容的數據,然后將其轉換為兼容的形式。
5)數據聚合 – 在這個階段,不同數據集中具有相同字段的數據被整合。
6)數據分析 – 使用分析和統(tǒng)計工具評估數據,以發(fā)現有用的信息。
7)數據可視化 – 借助 Tableau、Power BI 和 QlikView 等工具,大數據分析師可以對分析進行圖形可視化。
8)分析結果 – 這是大數據分析生命周期的后一步,將分析的結果提供給將采取行動的業(yè)務利益相關者。
大數據分析工具
以下是其中一些:
• Hadoop – 有助于存儲和分析數據。
• MongoDB – 用于頻繁變化的數據集。
• Talend – 用于數據集成和管理。
• Cassandra – 用于處理數據塊的分布式數據庫。
• Spark – 用于實時處理和分析大量數據。
• STORM – 一個開源實時計算系統(tǒng)。
• Kafka – 用于容錯存儲的分布式流媒體平臺。
通過上述內容的講解大家了解到大數據分析的作用,大數據分析前景很好,想轉行到大數據分析行業(yè)的小伙伴建議系統(tǒng)學習大數據分析培訓課程,學習更多專業(yè)知識與技能,成功轉行到大數據分析行業(yè),做個專業(yè)的大數據分析師。
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