企業如何做好大數據分析

作者: 數據分析專家??來源: 永洪科技??時間:2020年06月19日0

數據分析概念對每個人來說已經司空見慣，而數據分析技能也普遍成為了應聘者和職場人的加分項，那對于企業來說，面對自身積累的龐大的財務數據、業務數據、運營數據、流量數據等數據資產，企業如何做好大數據分析工作？我們從一下幾個方面看看。

1.什么是大數據分析？

企業首先應該明確大數據分析的概念是什么？我們知道數據分析是指通過一定的統計分析方法對具有一定規模的數據進行分析，提取有用的數據并對這些數據加以研究從而得出結論。而大數據分析相對數據分析來說是最根本的就是處理的數據量級的差異，這個數據量級是超出了我們用常規軟件進行處理、分析和管理數據的數據集合。因此做大數據分析我們需要借助新型的處理方式才能完成。其次，企業還應當明確自身積累的數據量級是怎么樣的？是用常規的工具就能就進行處理還是需要通過一些大數據分析工具進行處理。

2.企業做大數據分析需要配備什么人員？

當企業了明確大數據分析任務后，還需要有一定的大數據分析人才配置才能實現最終目的。那企業需要配置什么樣的大數據分析人才呢？一般會有數據開發工程師、數據架構師、數據分析師、數據挖掘工程師、數據可視化工程師。

3.企業做好大數據分析需要借助的工具有哪些？

我們前面提到大數據分析的數據量已經超出了常規工具的處理能力，那企業要做好大數據分析就需要借助一些專業處理大數據的工具和軟件，我們下面看看具體可以借助哪些專業的軟件？

(1)數據存儲和管理類：

MySQL數據庫：部門級和互聯網企業一般都用MySQL來存儲數據，優勢在于免費，性能、穩定性和架構也比較好。

SQL Server：SQL Server 2005或者更高版本集成了商業智能功能，為中小型企業提供數據管理、存儲，數據報表和數據分析。

DB2和Oracle數據庫是大型數據庫，適用于擁有海量數據資源的企業。

(2)數據清洗類：

DataWrangler是一款在線數據清洗工具，操作起來簡便，但是由于軟件是在線工具，數據需要上傳到外網，對一些敏感數據有一定的風險。

(3)數據分析挖掘類：

SPSS更適合于初學者，操作簡單，功能強大，無需寫編程，可通過界面下拉框點擊執行命令，完成數據統計分析工作。