企業(yè)是否有自己的業(yè)務(wù)想要加強(qiáng)和擴(kuò)展?還是有需要開發(fā)的產(chǎn)品?如果有一個從哪里開始的計(jì)劃，那就太好了。如果沒有，那么需要進(jìn)行一些分析。大數(shù)據(jù)分析可以幫助企業(yè)獲取潛在用戶數(shù)據(jù)、處理數(shù)據(jù)、清理數(shù)據(jù)并獲得有價值的信息。而且，預(yù)測分析可以根據(jù)企業(yè)過去、現(xiàn)在和未來的業(yè)務(wù)事件做出預(yù)測。以下了解一下大數(shù)據(jù)和預(yù)測分析是如何工作的。

　　大數(shù)據(jù)分析在當(dāng)今市場上有著什么樣的地位?

　　大數(shù)據(jù)是指在研究和分析中變得有價值的原始和大量信息集。企業(yè)擁有的新技術(shù)越多，這些技術(shù)積累的數(shù)據(jù)容量就越大。因此，通過分析來利用這些大量信息是非常重要的。而且，這種類型的分析需要特定的工具和自動化，人類無法人工處理大數(shù)據(jù)，因?yàn)檫@是不現(xiàn)實(shí)的。自動化大數(shù)據(jù)分析的過程稱為大數(shù)據(jù)分析。

　　大數(shù)據(jù)分析是一個復(fù)雜龐大的過程，它從不同的角度分析大數(shù)據(jù)，以確保存在模式和相關(guān)性、市場趨勢和客戶偏好，并在企業(yè)的幫助下做出正確的業(yè)務(wù)決策。因此，數(shù)據(jù)分析是任何行業(yè)組織的首要任務(wù)之一。

　　大數(shù)據(jù)分析有什么好處?

　　根據(jù)AlliedMarketResearch發(fā)布的一份調(diào)查報(bào)告，到2027年，全球大數(shù)據(jù)和商業(yè)分析市場規(guī)模預(yù)計(jì)將達(dá)到4209.8億美元，從2020年到2027年的復(fù)合年增長率為10.9%。這也不足為奇，因?yàn)槠髽I(yè)可以從使用大數(shù)據(jù)分析軟件和工具以及制定數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策以改善業(yè)務(wù)成果。最常見的改進(jìn)可能包括有效營銷、新收入、客戶個性化和提高運(yùn)營效率，從而使企業(yè)在競爭對手中勝出。

　　在大數(shù)據(jù)分析的潛在好處中，可以發(fā)現(xiàn)：

　　•對以不同來源、格式和類型存在的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行快速分析。

　　•能夠快速做出更好的決策以更有效地制定戰(zhàn)略，改進(jìn)戰(zhàn)略決策領(lǐng)域，例如供應(yīng)鏈和運(yùn)營。

　　•在有效優(yōu)化業(yè)務(wù)流程的幫助下，可以節(jié)省成本。

　　•更深入地了解客戶需求、行為和情緒，這會對營銷洞察產(chǎn)生積極影響，并為進(jìn)一步的產(chǎn)品開發(fā)提供廣泛的信息。

　　•更有效地實(shí)施從大量數(shù)據(jù)樣本中提取的風(fēng)險管理策略。

　　AnalyticsInsight公司在一份報(bào)告中提出2021年值得關(guān)注的10種大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，其中包括：

　　•ApacheHadoop：一個軟件庫，它使用簡單的編程模型跨計(jì)算機(jī)集群對大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分布式處理。

　　•MongoDB：一個基于文檔的分布式數(shù)據(jù)庫，主要目的是幫助現(xiàn)代應(yīng)用程序開發(fā)人員開發(fā)和使用云服務(wù)。

　　•R：為統(tǒng)計(jì)計(jì)算和圖形創(chuàng)建的一個免費(fèi)軟件環(huán)境。

　　•Tableau：一個可視化分析平臺，有助于查看和理解可以解決潛在問題的數(shù)據(jù)。

　　•Cassandra：一種開源NoSQL數(shù)據(jù)庫，能夠以極快的速度和盡可能高的性能管理大量數(shù)據(jù)。

　　•Qlik：一種端到端的多云數(shù)據(jù)集成分析解決方案，可將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價值的洞察力，從而彌合所有信息差距。

　　•Splunk：一個數(shù)據(jù)分析平臺，具有額外的安全性、可觀察性、IT運(yùn)營以及包括數(shù)據(jù)處理在內(nèi)的一切。

　　•ElasticSearch：具有RESTful搜索功能的分布式分析引擎，可以解決越來越多的用例。

　　•Knime：通過簡單直觀的環(huán)境創(chuàng)建和生成數(shù)據(jù)科學(xué)的軟件，使大數(shù)據(jù)利益相關(guān)者能夠?qū)Ｗ⒂谒麄兊暮诵妮斎搿?/p>

　　•RapidMiner：一個端到端的透明數(shù)據(jù)科學(xué)平臺，為構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行了集成和優(yōu)化，可以使用可視化工作流設(shè)計(jì)器或自動建模設(shè)計(jì)這些模型，并部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型，將它們轉(zhuǎn)化為有益的行動。

　　大數(shù)據(jù)分析如何工作?

　　行業(yè)媒體《BitnewsToday》指出，大數(shù)據(jù)分析主要利用了4個關(guān)鍵流程，分別是收集數(shù)據(jù)、處理信息、清理和分析。以下了解每一個關(guān)鍵流程：

　　1.收集數(shù)據(jù)

　　移動記錄、客戶反饋表、從客戶處收到的郵件線索、調(diào)查報(bào)告、社交媒體平臺和移動應(yīng)用程序是數(shù)據(jù)分析師可以從中收集特定信息的來源。不同的企業(yè)試圖利用數(shù)據(jù)收集和提取所有有價值的信息來獲得洞察力。通常收集的大量數(shù)據(jù)非常混亂，這些都是非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。因此如果不使用特定工具，這些信息是不可讀的。

　　2.處理數(shù)據(jù)

　　在收集數(shù)據(jù)之后，下一步使用它將需要在數(shù)據(jù)池或數(shù)據(jù)倉庫中存儲數(shù)據(jù)。這可以讓分析師組織、配置和分組這些數(shù)據(jù)，以便根據(jù)每個請求進(jìn)行處理，這也將更準(zhǔn)確地反映最終結(jié)果。

　　3.清理

　　為了確保分析人員處理的數(shù)據(jù)是完整和可行的，必須清除重復(fù)、不真實(shí)的輸入、系統(tǒng)錯誤和其他類型的偏差。因此，這一步驟允許對大數(shù)據(jù)進(jìn)行清理，以便在之后獲得更準(zhǔn)確的結(jié)果。

　　4.分析

　　這是最后一個流程，在這一流程中，可以分析收集、處理和清理的原始數(shù)據(jù)，并提取急需的結(jié)果。在這里以使用：

　　•數(shù)據(jù)挖掘(幫助提取有用且可行的數(shù)據(jù)模式)

　　•人工智能(使用類似人類的思維探索和提取深層數(shù)據(jù)分析)

　　•文本挖掘(借助人工智能，可以從非結(jié)構(gòu)化文本信息池中獲得有意義的信息見解)

　　•機(jī)器學(xué)習(xí)(使用人工智能使計(jì)算機(jī)根據(jù)過去的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行學(xué)習(xí))

　　•預(yù)測分析(基于過去和歷史數(shù)據(jù)分析的業(yè)務(wù)預(yù)測和未來見解)

　　•深度學(xué)習(xí)(分析和提取大量非托管數(shù)據(jù))

　　盡管大數(shù)據(jù)分析有許多分析數(shù)據(jù)的可能性和方法，但還要關(guān)注預(yù)測分析及其在2021年的表現(xiàn)形式。

　　預(yù)測分析現(xiàn)在的地位如何?

　　根據(jù)IBM公司的研究，大數(shù)據(jù)預(yù)測分析屬于高級分析。它能夠借助歷史數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)建模、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測未來結(jié)果。企業(yè)使用預(yù)測分析，借助于可以預(yù)測的數(shù)據(jù)模式，了解其風(fēng)險和機(jī)遇。

　　預(yù)測分析也屬于大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)。如今，企業(yè)使用事務(wù)性數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)、設(shè)備日志文件、圖像、視頻、傳感器和其他數(shù)據(jù)源來獲取見解。企業(yè)可以借助深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法從這些數(shù)據(jù)中提取信息。那么能從提取數(shù)據(jù)中得到什么?將看到數(shù)據(jù)范圍內(nèi)的模式，并能夠預(yù)測未來事件。例如，算法方法包括線性和非線性回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和決策樹。

　　預(yù)測分析在銀行、醫(yī)療保健、人力資源、營銷和銷售、零售和供應(yīng)鏈等行業(yè)最有幫助。據(jù)Statista公司發(fā)布的調(diào)查報(bào)告，到2022年，全球預(yù)測分析市場將帶來110億美元的收入，因?yàn)樵絹碓蕉嗟钠髽I(yè)將預(yù)測分析大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于幾乎所有領(lǐng)域：從欺詐檢測到醫(yī)療診斷。

　　預(yù)測分析的類型是什么?

　　一般來說，有三種類型的預(yù)測分析業(yè)務(wù)可以應(yīng)用于：

　　•預(yù)測建模

　　•描述性建模

　　•決策建模

　　1.預(yù)測建模

　　預(yù)測建模需要統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)才能預(yù)測結(jié)果。預(yù)測建模的主要目標(biāo)是確保不同樣本中的相似單元具有相似的性能，反之亦然。例如，企業(yè)可以借助預(yù)測建模來預(yù)測客戶的行為和信用風(fēng)險。

　　2.描述性建模

　　描述性建模傾向于將客戶劃分為多個組來描述數(shù)據(jù)集中的某些關(guān)系。因此，可以得到客戶和產(chǎn)品之間不同關(guān)系的摘要，例如，考慮年齡、地位、性別等因素的產(chǎn)品偏好。

　　3.決策建模

　　決策建模顯示了決策中元素之間的清晰關(guān)系。這些可能是數(shù)據(jù)、決策和預(yù)測結(jié)果。要素之間的關(guān)系可以潛在地預(yù)測未來結(jié)果，增加所需結(jié)果的概率。

　　預(yù)測分析的好處是什么?

　　在預(yù)測分析的幫助下，企業(yè)都可以獲得8大好處。因此應(yīng)用預(yù)測分析可以：

　　•使企業(yè)在市場上更具競爭力

　　•開拓新產(chǎn)品(服務(wù))機(jī)會

　　•優(yōu)化產(chǎn)品(服務(wù))的性能

　　•根據(jù)客戶偏好獲取見解

　　•減少成本浪費(fèi)和風(fēng)險發(fā)生

　　•立即解決問題

　　•100%滿足用戶需求

　　•改善協(xié)作

　　預(yù)測分析的其他潛在好處在于檢測：

　　•針對可能的欺詐行為提出警告

　　•模式一致性以便改進(jìn)

　　•可以防止的非法行為

　　•可以優(yōu)化的營銷活動缺陷

　　•了解客戶的購買偏好

　　•規(guī)劃可提高的勞動力優(yōu)勢

　　•可以分析的客戶流失率

　　•可以分析的競爭對手進(jìn)度

　　預(yù)測分析是如何工作的?

　　為了利用預(yù)測分析，企業(yè)開展每個業(yè)務(wù)都應(yīng)該采用一個業(yè)務(wù)目標(biāo)驅(qū)動。例如，其目標(biāo)可能是降低成本、優(yōu)化時間和消除浪費(fèi)。這一目標(biāo)可以借助其中一個預(yù)測分析模型來支持，以處理大量數(shù)據(jù)并獲得最初期望的結(jié)果。

　　基于以上解釋，以下定義一些應(yīng)用于預(yù)測分析的基本步驟。例如，為了預(yù)測銷售收入，必須：

　　步驟1：從多個來源獲取數(shù)據(jù)，特別是有產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、營銷預(yù)算和國民生產(chǎn)總值(GDP)值的來源。

　　步驟2：從任何不必要的成分中清除數(shù)據(jù)，并根據(jù)類似的數(shù)據(jù)類型進(jìn)行累積或分組。

　　步驟3：創(chuàng)建一個預(yù)測模型。例如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可用于收入預(yù)測。

　　步驟4：將模型開發(fā)到生產(chǎn)環(huán)境中，并使其可通過其他應(yīng)用程序訪問。

　　大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測分析的比較

　　大數(shù)據(jù)和預(yù)測分析在某些情況下聽起來很相似，但它們并不是一回事。所以需要更仔細(xì)地比較預(yù)測分析和大數(shù)據(jù)，以了解它們的不同之處。

　　企業(yè)是如何利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測分析的?

　　為了預(yù)測未來事件，預(yù)測分析確定了有意義的大數(shù)據(jù)模式。預(yù)測分析可以應(yīng)用于當(dāng)前、過去和未來的未知數(shù)據(jù)。使用大數(shù)據(jù)的預(yù)測分析能夠提供有價值的商業(yè)智能。

　　為了產(chǎn)生影響，大數(shù)據(jù)中的預(yù)測分析有幾個工作模型，其中包括：

　　(1)決策樹

　　該模型看起來像一棵樹，其中樹的分支表示可用的選擇，而葉子表示決策。該模型使用簡單，可以節(jié)省企業(yè)在緊急決策中的時間，并在短時間內(nèi)預(yù)測最佳結(jié)果。

　　(2)回歸

　　這一模型用于統(tǒng)計(jì)分析，如果在統(tǒng)計(jì)分析中有大量數(shù)據(jù)，需要確定某些模式。此外，輸入之間應(yīng)該存在線性關(guān)系。該模型構(gòu)成了一個公式，顯示了數(shù)據(jù)集中所有輸入之間的具體關(guān)系。

　　(3)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

　　這個模型在某種程度上模仿了人腦的工作原理。它處理應(yīng)用于人工智能和模式識別的復(fù)雜數(shù)據(jù)關(guān)系。由于大量數(shù)據(jù)存在問題，需要了解輸入和輸出之間的關(guān)系，或者需要預(yù)測事件，因此該模型是一個有用的工具。

　　利用預(yù)測分析的行業(yè)和項(xiàng)目

　　需要分析大量數(shù)據(jù)的行業(yè)正在積極使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測分析。這些行業(yè)包括：

　　•保健

　　•零售

　　•銀行

　　•制造

　　•公共交通

　　•網(wǎng)絡(luò)安全

　　適合使用大數(shù)據(jù)和預(yù)測分析的項(xiàng)目包括：

　　•用于網(wǎng)絡(luò)安全的大數(shù)據(jù)

　　•健康狀況預(yù)測

　　•云服務(wù)器中的異常檢測

　　•大數(shù)據(jù)職位簡介招聘

　　•大數(shù)據(jù)采集中的惡意用戶檢測

　　•游客行為分析

　　•信用評分

　　•電價預(yù)測

　　此外還有很多適合的項(xiàng)目，而預(yù)測分析幾乎適用于任何事情和任何地方。

　　Inoxof公司的應(yīng)用經(jīng)驗(yàn)

　　Inoxoft公司主要提供數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)分析服務(wù)，可幫助用戶從數(shù)據(jù)中收集寶貴的見解，并在戰(zhàn)略、運(yùn)營和戰(zhàn)術(shù)層面應(yīng)用有效的解決方案。

　　Inoxoft公司提供以下方面的專業(yè)知識：

　　•自然語言處理

　　•計(jì)算機(jī)視覺

　　•預(yù)測分析

　　•銷售預(yù)測

　　•定價分析

　　•營銷優(yōu)化

　　結(jié)論

　　大數(shù)據(jù)分析和預(yù)測分析可以通過分析、分組和清理所有不相關(guān)信息的消費(fèi)者數(shù)據(jù)集幫助企業(yè)推進(jìn)業(yè)務(wù)發(fā)展。大數(shù)據(jù)預(yù)測分析使企業(yè)能夠展望未來，并根據(jù)過去和現(xiàn)在的經(jīng)驗(yàn)以及預(yù)先規(guī)劃的未來方向促進(jìn)業(yè)務(wù)的增長。