一、什么是大数据分析
首先，数据分析是指通过漏斗分析法、留存分析法、分组分析法、对比分析法、关联分析法、指标分析法、矩阵分析法等方法对一定规模的数据进行分析，提取有用的数据并研究这些数据得出结论。大数据分析与数据分析的差异在于处理的数据量，因此大数据分析需要使用专业的数据分析工具来进行，从而得出结论，支持企业决策。
二、大数据分析的优势
1、云计算的影响
基于云计算的大数据分析解决方案提供了更好的分析管理和高效的运行，云计算已成为大数据中的主要部分。
2、提高速度
大数据分析比传统的数据分析技术速度更快，以前所未有的速度分析着大量的数据。
3、巨大的生产力
企业能够通过大数据解决方案分析相关数据，并提供最佳解决方案，一方面，大大提高了组织的生产力，另一方面，为消费者和市场价值提供了更多的服务。
三、大数据分析面临的挑战
1、数据质量参差不齐
在数据采集过程中，企业各个业务系统标准不统一，缺少全局规范文档，信息无法对接应用，出现了大量的垃圾数据。
2、数据流通不畅
在信息化建设之初，大多数企业缺乏规划，导致后来推进的过程中，信息系统之间的使用和数据管理各自独立，信息不能互相联通，数据价值难以充分发挥。
3、潜在数据安全隐患
不少企业在数据的使用过程中缺少认证，授权，无法保证信息资产符合隐私及保密法规要求，存在数据安全隐患。
4、缺乏有效的管理机制
由于企业的不断发展，数据量高速膨胀，企业无法从统一的业务视角去管理数据，无法发挥数据价值。
四、数据分析流程
1、明确数据分析的目的
在数据分析之前，我们首先要清楚为什么要进行数据分析，明确数据分析目标以及需求。
2、数据获取
在明确数据分析的目标后，就要根据目标获取所需的数据，数据获取主要分为三类：
1）使用数据采集工具，如亿信ABI的数据采集功能；
2）通过数据埋点的方式，在产品设计过程中，提炼所需数据；
3）通过后台脚本或技术研发的方式获取数据。
3、数据处理
数据处理阶段包括数据清洗、数据补录、数据整合。
1）数据清洗
发现数据中的异常值，并对异常值进行清理。
2）数据补录
为了解决缺失数据的问题，可以采取两种方法：一种是排除掉这一缺失数据，不用于数据分析中，另一种是根据数据前后数据的相关性填写平均值。
3）数据整合
通过数据整合，发现不同类型数据之间的关联性，挖掘出更有价值的信息。
4、数据分析
以目的为导向，明确数据分析思路与方法。
5、数据可视化
通过数据清楚地了解用户、产品和当前的业务状况，从而获得有效的业务决策，指导下一步的发展。
