導讀：
大資料分析是指通過機器學習、資料挖掘、自然語言處理等技術，對規模巨大的企業業務資料進行分析，其目的是根據分析結果獲得指導戰略和決策的建議。
大資料分析師已經成為當今職場上一個熱門的崗位。企業對大資料分析工具和分析師技術的需求正在逐年上升。
為什麼要做大資料分析？
網際網路上及企業内部每時每刻都會産生大量的資料，特别是雲時代的到來，大資料這個概念被人們認識和使用。
大資料作為最火熱的IT行業詞彙之一，與之相關的資料倉庫、資料安全、資料分析、資料挖掘等等圍繞大資料的商業價值的利用逐漸成為行業人士争相追捧的利潤焦點。
随着大資料時代的來臨，要想大資料被更好地認識和使用，從中提煉有價值的情報作為企業的資料資産，就需要進行大資料分析。大資料分析已經成為各行各業人員必備的技能之一。
大資料分析對企業經營的主要價值
在海量資料集中，有結構化的資料、半結構化資料和非結構化的資料，但絕大部分還是非結構化的。
“95% 的企業資料都是非結構化的。”——《福布斯》（Forbes）
打造極緻産品，解決現有客戶的痛點
創造具有巨大市場潛力的極緻産品，洞察産品應用場景、挖掘客戶痛點、設計産品價值。
實作創新超越，發現行業爆品，分析成功原因，借鑒競品。
實作産品有效優化，改進産品和服務，分析使用者的核心訴求、影響使用者選擇的關鍵要素。
基于大資料分析，了解潛在客戶
分析使用者媒體偏好、購買習慣，發現觸達管道，媒體管道閱聽人畫像。
資料輔助營銷規劃，了解使用者群價值觀、興趣愛好、心理訴求，被使用者接受、感覺、主動傳播。
營銷活動監測與評估，實時監測傳播情況，發現機會和瓶頸，動态調整。
企業與品牌形象營運，預測企業整體規劃
企業品牌形象監測與維護，實時掌握網際網路上的企業口碑動向，為企業公關争分奪秒。
控制負面情緒的惡性發酵，實時追蹤網際網路負面情緒，探究問題原因。
大資料分析需要具備哪些技術做支撐
多種資源類型、精準、快速的資料擷取技術
智能分析技術
自然語言非結構化的問題對資料的分類、加工及分析帶來了非常大困難，而文本資訊抽取可以從自然語言文本中抽取出特定的資料資訊，幫助資料應用者将海量内容自動分類、提取和重構。
精準的語義分析能力
如何為文本資料打上豐富的業務分類标簽，是文本大資料分析的重要基礎工作，分析師可以在多元資料标簽的基礎上進行高複雜性的分類與統計，從結果中洞察業務趨勢及可能存在的問題。
大資料分析的應用場景
社會化媒體聆聽
通過社媒，傾聽目标消費者的需求和意見，打造更優的産品、更精準的營銷、更高效的品牌營運，建構社會化聆聽平台。
了解消費者用車場景↓↓↓
企業自身輿情監測
提高企業整體分析研究能力、市場快速反應能力，建立起以知識管理為核心的“情報資料倉庫”。利用全景洞察資訊的模式，引導輿論方向，化解危機，提高核心競争力。
競品輿情分析
企業為了取得市場競争優勢，對競争環境、競争對手進行情報研究，進行量化分析對比，結合整體競争環境由此得出提高競争力的政策和方法，取得市場競争優勢。
分析三款不同品牌手機的消費者回報↓↓↓
行業情報研究
了解行業風險，跟随行業動态，适時調整公司及産品政策，保持企業在行業中的競争力。
某産品所在行業趨勢變化圖↓↓↓
産品口碑監控
對産品在網上的口碑進行實時跟蹤，第一時間了解消費者對于産品情況的回報，把握交易機會，及時應對産品口碑風險，調整适當的營銷政策。
某品牌手機的消費者回報↓↓↓
大資料可視化分析
實時觀測、跟蹤資料，多元度的分析讓您快速了解資料的含義和變化
大資料分析是潮流，但也是一個複雜的過程，不斷提高大資料分析能力是業界研究發展的目标。希望通過大資料分析得到更多深入、有價值的資訊，為我們的生産生活、企業經營、社會服務等各方面帶來高效、便捷的服務。
釋出于 03-25