如今
大数据分析已经是潮流，在各行各业中都在引用，因为只有通过分析才能获取很多智能的，深入的，有价值的信息。那么越来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性，包括数量，速度，多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性，所以大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要，可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。那么大数据分析一般是如何进行的呢？
一、什么是数据分析？
数据分析是利用适当的分析方法对收集到的大量数据进行分析，并使用高效的分析工具对其进行分类和总结，提取最有价值的信息，总结形成有效结论，挖掘数据最大价值的过程。
二、数据分析的目的
1、关联规则与推荐系统
关联规则又叫关联分析，是指在大型的数据库中找到一般的关联模式。推荐系统，看似很高深其实在我们的日常生活中非常常见，比如网购软件的首页购买推荐、视频软件的视频推送等，都是通过查找到关联规则来进行个性化推荐的。
2、数据分类
公司的数据往往是繁多且杂乱的，
数据分析的目的之一数据分类，就是利用已具有分类的相似数据研究其分类的规则，将规则应用到未知分类的数据，并将其归类。
3、数据探索与数据可视化
数据探索，旨在了解数据的总体情况并检测可能存在的异常值。数据可视化，是利用图表、图像等显示手段，实现清晰、有效的传达与沟通信息需求。提到数据可视化，就不得不提及到知名的大数据分析品牌思迈特软件Smartbi啦，Smartbi的数据可视化功能可以说是非常强啦，它支持ECharts图形库，支持包含瀑布图、树图和关系图等几十种可实现动态交互的图形，可以实现清晰、直观的观察数据。
4、数据缩减与降维
当出现变量的数量有限且有大量分类为同类组的样本数据时，通常会选择提高数据挖掘算法的性能，以实现数据缩减与降维。降维，简单说就是减少变量的数量。
三、数据分析的意义
1、监督公司运行状态
通过分析公司大量的数据和资料，可以比较全面、精准地了解到公司过去、现在的运行状态和发展变化情况，甚至能够比较准确地预测行业未来发展趋势，由此对公司的未来发展方向做出预测，规避风险。还能监督各部门对于方针政策的贯彻执行情况和生产经营计划的完成情况等。
2、提高数据分析人员素质
数据分析工作，不仅要求数据分析人员要具有数据分析的基础知识，还要求数据分析人员要有一定的经济理论知识。即不仅要掌握数据分析的方法，还要了解有关的经济技术状况、有一定的文化水平和分析归纳能力。这些要求都是对数据分析人员素质的考验，有利于提高数据分析人员的素质。
3、完整、科学地反映客观情况
通过对公司积累下来的海量数据进行统计、分析、研究并形成数据分析报告，我们就可以得到较为完整、科学的客观情况反映，从而协助我们制定出理性、正确的决策和计划，以充分发挥数据分析促进管理、参与决策的重要作用。
四、如何进行有效数据分析
1、细分
最近，自定义受众已经成为一个主流问题。电子邮件营销、追加销售和交叉销售优惠都必须实现个性化。个性化信息的关键是认识到希望联系的众多人员的每一个都是独一无二的，并且有不同的需求。当然，在一对一的基础上实现个性化是不可能的，但就转化而言，将企业的受众细分为更小的群体就足够了。而收集的数据越多，就越需要聚集在一起。所以不要害怕处理大量数据。
2、展开
企业可能只需要研究一些不同的数据集，因为已经知道各种目标群体。根据业务目标以及是处理结构化数据还是非结构化的数据，企业有多种策略可供选择。因此，企业可以混合和匹配各种方法，以从数据中获得有意义的见解。
3、赶上
企业需要实时采取行动。毫不奇怪，为了成功开展业务，企业需要访问实时信息。在处理大量数据时，企业的分析是否足够灵活可能并不明显。可以采用其他的分析解决方案，但这些解决方案提供的更新需要数小时的等待时间。但是，在电子商务等其他行业，基于大数据创建动态定价是通常的做法。
4、整理
更具体地说，企业的数据应该适当地进行整理。并转变成一些直观的图表，这样就不必浪费时间得出结论。特别是如果正在处理互联网上的大量数据或参考资料。那么需要做的是选择一个优秀的分析平台，它可以为企业提供详细的数据可视化。这样能够快速掌握并采取行动。
5、谨慎
尽管大数据分析可能会帮助企业节省时间和费用，但必须保持警惕。人们在互联网上发布的内容有许多个人信息，需要关注隐私信息的安全。尽管如此，只要在合法平台上收集和分析数据就是安全的。但是，必须记住的是避免常见的错误。
