在大数据时代，数据分析是最关键的任务。它是一个发现隐藏在庞大的、不完整的、嘈杂的、模糊的、随机的数据库中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程。通过对大数据的高度自动化分析，进行归纳推理，从中挖掘出潜在的规律，所采用技术主要基于人工智能、机器学习、统计学、模式学习等。目的是帮助企业、商家和用户降低风险，理性面对市场，调整市场政策，做出正确的决策。
一、大数据分析概念
大数据分析是指对规模巨大的数据进行分析。这些数据具备数据量大、快速、多样化、价值高、数据真实等特点。 大数据分析的六个基本方面
1、可视化分析
可视化可以直观的展示数据，帮助企业人员进行分析，支持企业决策，是数据分析的基本要求。
2、数据挖掘算法
数据挖掘需要深入数据内部，采用集群、分割、孤立点分析等算法，挖掘数据价值。
3、预测性分析能力
根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
4、语义引擎
语义引擎通过解析，提取，分析数据，智能从“文档”中提取信息。
5、数据质量和数据管理
通过标准化的流程和工具对数据进行处理，保证高质量的数据分析结果。
6、数据存储，数据仓库
数据仓库是商业智能系统的基础，可以多维分析和多角度展示数据按特定模式进行存储所建立起来的关系型数据库。
二、大数据分析业务成果
1、缓冲风险，减少欺诈
高效的数据和分析能力通过建立高水平的数据分析机制，帮助企业快速检测并预测欺诈活动，同时识别和跟踪肇事者，提升整个企业机构的安全。
2、积极主动，预测需求
为了提升客户体验，并发展长久的关系，需要通过数据分析，充分了解并预测客户的需求。
3、个性化服务
通过先进的分析技术，增加基于客户个性进行互动的机会，从而提升用户体验。
4、提供相关产品
通过对个人公布的想法和观点的第三方数据源进行有效整理，再进行相应分析，可以帮助企业加快对市场需求的预测，在需求产生之前提供相应产品。
三、数据分析步骤
1、识别目标需求
数据分析有效性的首要条件是明确企业的目标需求，从而为数据的收集和分析提供清晰的方向。
2、采集数据
数据采集就是运用系统日志采集法等方法，收集有价值数据，为有效数据分析打下基础。
3、数据预处理
采用数据集成、数据清洗、数据去冗余等方法对数据进行预处理。
4、数据挖掘
数据挖掘的目的是在现有数据基础之上利用人工智能、机器学习、深度学习等算法挖掘出数据中隐含的有价值的信息，从而达到分析推理和预测的效果，实现预定的高层次数据分析需求。
