1.大数据分析

大数据，是数据技术发展到一定阶段的产物，通常也将其称为海量数据或者巨量资料，其含义并不仅仅代表数据容量大，而是由大数据的“5V”特征体现，即：大容量(Volume)、多样性(variety)、速度(Velocity)、价值(Value)、真实性(Veracity)。

2.大数据分析特点

(1)海量的数据量

不是数据量大的数据被称为大数据，传统信息系统生成的“小数据”也是大数据分析的重要组成部分，这点必须清楚。当前，从大数据的数据源的角度来看，它主要集中在互联网，物联网和传统信息系统三个渠道。当前物联网数据的比例相对较大。

(2)数据处理速度快

通常传统信息系统的数据增量是可以预测的，或者增长率是可控的，但是在大数据时代，数据增长率已经大大超过了传统数据，处理能力已经超过自身的极限。数据增长是一个相对的概念。与消费互联网相比，工业互联网带来的数据增长可能更加客观，因此工业互联网时代将进一步打开大数据的价值空间。

(3)数据的可靠性

它指在数据的生命周期内， 所有数据都是完全的、一致的和准确的程度。保证数据的完整性意味着以准确的、真实的、完全地代表着实际发生的方 式收集、记录、报告和保存数据和信息。大数据时代带来的一个重要副作用是，很难区分真假数据，这也是当前大数据技术必须重点解决的问题之一。从当前大型Internet平台采用的方法来看，它通常是技术和管理的结合。

3.大数据分析方法

大数据分析方法涉及许多方面和技术，普遍应用的分析方法大体包括如下五个基本方面：

(1)可视化分析

鉴于流程工业大数据所展现的新特点，普通用户很难通过直观地对比分析数据曲线将复杂的数据背后所代表的特征信息进行显示。因此，将数据进行可视化的重要意义在于方便用户能够通过可对比性的信息挖掘出数据背后存在的复杂联系。目前，很多方法已成功应用于大数据的可视化分析，这些方法根据数据类型的不同可被划分为文本、网络、时空和多维等数据形式。

(2)数据挖掘算法

数据挖掘过程所承担的任务是借助某种手段将隐藏在大数据中的真实信息呈现出来，被视为大数据分析技术的核心，一般由数据预处理、模式评价和知识表示三部分构成，其内容包括分类、诊断、预测、关联规则的挖掘、聚类分析六个方面，其意义在于通过数据挖掘算法摒弃原始数据中的无用信息，促使大数据分析过程以更快速、合理的办法解决问题。

(3)预测性分析能力

预测性分析是大数据分析技术所要达到的最终目标，需要统筹统计学中所蕴含的各种技术共同实现。该方法旨在从大数据中挖掘出与预测目标相关但类型不同的数据，建立科学的数学预测模型对未来或其他不确定事情的发展方向进行预测，从而帮助企业有效规避风险。

(4)语义引擎

大数据技术在互联网领域的广泛应用使得我们时刻感受到大数据为生活所带来的便利。在互联网平台可以根据用户在网页所留下的搜索关键词、浏览记录以及标签信息预测客户的潜在消费方向，通过语义引擎分析用户的需求，推送相对应的产品，实现精准化营销。

(5)数据质量和数据管理

影响数据质量的因素主要源于信息、技术、流程和管理四个方面，高质量的数据源是大数据分析结果真实性的基础，高效的数据分级管理是大数据价值性的体现。

以上梳理了大数据分析的定义及特点等，希望对你有所帮助，如果你想了解更多相关内容，敬请关注三个皮匠报告的行业知识栏目。

推荐阅读：

中国大数据网：2022中国大数据分析行业研究报告(56页).pdf

人民数据研究院：建筑业劳务用工现状大数据分析报告(2021)(37页).pdf

WIFIPIX：90后人群消费大数据分析(23页).pdf