由于大数据现在正在蓬勃发展，这导致目前许多大数据分析工具应运而生和不断改进以提高竞争力。但是你有没有想过为什么大数据比任何其他技术都更流行？一个最直接的原因就是几乎使用所有上游技术都是用大数据技术来获取原始数据。由于目前收集和管理用户数据的技术、应用程序、软件、游戏越来越多，这就必须使用大数据来管理这些所有不同来源的数据，并将这些数据转化为有价值的信息，以做出行业中最具挑战性的决策。
一、什么是大数据分析
大数据分析用于从各种来源生成的原始数据中提取有价值的数据。这些数据帮助我们获得有意义的见解、隐藏的模式、未知的相关性、市场趋势等等，具体取决于行业。大数据分析的主要动机是提供有价值的见解，以便为未来做出更好的决策。
二、大数据分析类型
1、诊断分析
它首先处理确定发生问题的原因。它使用了各种技术，例如数据挖掘、机器学习等。诊断分析提供对特定问题的深入洞察。
2、描述性分析
它将过去的数据汇总成人们易于阅读和理解的形式。使用此分析创建与公司收入、销售额、利润等相关的报告非常容易。除此之外，它在社交媒体指标方面也非常有益。
3、规范分析
当想要针对特定问题制定规定的解决方案时，会使用这些分析。它适用于描述性和预测性分析，以获得最准确的结果。除此之外，它还使用人工智能和机器学习来获得最佳结果。
4、预测分析
这种分析用于对未来进行预测。它通过使用数据挖掘、机器学习、数据分析等各种大数据技术来使用历史数据和当前数据。这些分析产生的数据用于不同行业的不同目的。
三、大数据分析的生命周期阶段
1、定义目标
没有目标的大数据分析是没有价值的，这就是为什么需要在大数据分析生命周期的初始阶段定义目标。
2、数据识别
网上有大量的数据源。但要准确地进行大数据分析，需要选择特定的数据源以最大程度地减少大数据分析工具的负载，并获得最佳结果。
3、数据过滤
确定数据源后，从工具生成的数据总量中删除不必要或损坏的数据。
4、数据提取
在数据过滤过程之后，是时候设置自动化的定期从中提取数据，然后将它们转换为兼容的形式。
5、数据聚合
数据提取后，是时候组合来自不同来源的相同数据集以获得更精确的数据以进行进一步处理。
6、数据分析
获得所需数据后，是时候使用最强大的统计工具执行各种数据分析技术了。
7、数据可视化
数据可视化是数据可视化之后的下一步，任何人要想以无组织的形式理解数据都不是一件容易的事。这就是数据可视化工具帮助我们将数据可视化以便任何人都可以理解的东西。
8、最终分析结果
一旦我们完成了数据分析过程，就该对结果进行最终分析了。在这方面，需要确保将结果提供给业务利益相关者以做出未来决策。
四、必备大数据分析工具---亿信ABI
给大家重点推荐亿华辰历经十六年匠心打造的国产化BI工具——亿信ABI。它打通从数据接入、到数据建模与处理、再到数据分析与挖掘整个数据应用全链路。融合从数据填报、数据处理与建模、指标管理、数据分析、挖掘与AI应用等核心功能，实现多维度的数据分析应用，让数据发挥价值，驱动业务运营。可满足企业经营中各类复杂的分析需求，帮助企业实现高效数字化转型。
1、数据处理，提升数据质量
亿信ABI内置可视化ETL工具，提供丰富的数据处理组件，如：输入输出组件、转换组件、流程组件、统计组件、数仓组件、脚本组件、大数据组件等。实现数据清洗、转化、同步，构建数据模型，提升数据质量。
2、数据融合，打破数据孤岛
将OA、ERP、CRM等业务系统数据打通，建立统一的数据标准，消除数据口径不一致，实现数据融合，打破企业信息化过程中的数据孤岛。
3、分析与挖掘，展现数据价值
亿信ABI提供挖掘预测分析、大数据量分析。同时支持钻取、领导驾驶舱、3D可视化、大屏分析、报告分析、等多种分析方式，全方位强化分析能力，深度挖掘数据背后的价值。用户不需要太多专业的数据处理知识、统计学知识、算法知识就可以低门槛的获得更多、更全、更准确、更深入的数据分析结果，洞察数据关联，实现数据挖掘，辅助决策支持。
