導讀：
大數據分析是指通過機器學習、數據挖掘、自然語言處理等技術，對規模巨大的企業業務數據進行分析，其目的是根據分析結果獲得指導戰略和決策的建議。
大數據分析師已經成為當今職場上一個熱門的崗位。企業對大數據分析工具和分析師技術的需求正在逐年上升。
為什麼要做大數據分析？
互聯網上及企業內部每時每刻都會產生大量的數據，特別是雲時代的到來，大數據這個概念被人們認識和使用。
大數據作為最火熱的IT行業詞彙之一，與之相關的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。
大數據作為最火熱的IT行業詞彙之一，與之相關的數據倉庫、數據安全、數據分析、數據挖掘等等圍繞大數據的商業價值的利用逐漸成為行業人士爭相追捧的利潤焦點。
隨著大數據時代的來臨，要想大數據被更好地認識和使用，從中提煉有價值的情報作為企業的數據資產，就需要進行大數據分析。大數據分析已經成為各行各業人員必備的技能之一。
大數據分析對企業經營的主要價值
在海量數據集中，有結構化的數據、半結構化數據和非結構化的數據，但絕大部分還是非結構化的。
“95% 的企業數據都是非結構化的。”——《福布斯》（Forbes）
打造極致產品，解決現有客戶的痛點
創造具有巨大市場潛力的極致產品，洞察產品應用場景、挖掘客戶痛點、設計產品價值。
實現創新超越，發現行業爆品，分析成功原因，借鑑競品。
實現產品有效優化，改進產品和服務，分析用戶的核心訴求、影響用戶選擇的關鍵要素。
基於大數據分析，瞭解潛在客戶
分析用戶媒體偏好、購買習慣，發現觸達渠道，媒體渠道受眾畫像。
數據輔助營銷規劃，瞭解用戶群價值觀、興趣愛好、心理訴求，被用戶接受、感知、主動傳播。
營銷活動監測與評估，實時監測傳播情況，發現機會和瓶頸，動態調整。
企業與品牌形象運營，預測企業整體規劃
企業品牌形象監測與維護，實時掌握互聯網上的企業口碑動向，為企業公關爭分奪秒。
控制負面情緒的惡性發酵，實時追蹤互聯網負面情緒，探究問題原因。
大數據分析需要具備哪些技術做支撐
多種資源類型、精準、快速的數據獲取技術
智能分析技術
自然語言非結構化的問題對數據的分類、加工及分析帶來了非常大困難，而文本信息抽取可以從自然語言文本中抽取出特定的數據信息，幫助數據應用者將海量內容自動分類、提取和重構。
精準的語義分析能力
如何為文本數據打上豐富的業務分類標籤，是文本大數據分析的重要基礎工作，分析師可以在多維數據標籤的基礎上進行高複雜性的分類與統計，從結果中洞察業務趨勢及可能存在的問題。
大數據分析的應用場景
社會化媒體聆聽
通過社媒，傾聽目標消費者的需求和意見，打造更優的產品、更精準的營銷、更高效的品牌運營，構建社會化聆聽平臺。
瞭解消費者用車場景↓↓↓
企業自身輿情監測
提高企業整體分析研究能力、市場快速反應能力，建立起以知識管理為核心的“情報數據倉庫”。利用全景洞察信息的模式，引導輿論方向，化解危機，提高核心競爭力。
競品輿情分析
企業為了取得市場競爭優勢，對競爭環境、競爭對手進行情報研究，進行量化分析對比，結合整體競爭環境由此得出提高競爭力的策略和方法，取得市場競爭優勢。
分析三款不同品牌手機的消費者反饋↓↓↓
行業情報研究
瞭解行業風險，跟隨行業動態，適時調整公司及產品策略，保持企業在行業中的競爭力。
某產品所在行業趨勢變化圖↓↓↓
產品口碑監控
對產品在網上的口碑進行實時跟蹤，第一時間瞭解消費者對於產品情況的反饋，把握交易機會，及時應對產品口碑風險，調整適當的營銷策略。
某品牌手機的消費者反饋↓↓↓
大數據可視化分析
實時觀測、跟蹤數據，多維度的分析讓您快速理解數據的含義和變化
大數據分析是潮流，但也是一個複雜的過程，不斷提高大數據分析能力是業界研究發展的目標。希望通過大數據分析得到更多深入、有價值的信息，為我們的生產生活、企業經營、社會服務等各方面帶來高效、便捷的服務。
發佈於 03-25