大數據分析在當今市場上有著什么樣的地位?
大數據是指在研究和分析中變得有價值的原始和大量信息集。企業擁有的新技術越多，這些技術積累的數據容量就越大。因此，通過分析來利用這些大量信息是非常重要的。而且，這種類型的分析需要特定的工具和自動化，人類無法人工處理大數據，因為這是不現實的。自動化大數據分析的過程稱為大數據分析。
大數據分析是一個復雜龐大的過程，它從不同的角度分析大數據，以確保存在模式和相關性、市場趨勢和客戶偏好，并在企業的幫助下做出正確的業務決策。因此，數據分析是任何行業組織的首要任務之一。
大數據分析有什么好處?
根據Allied Market Research發布的一份調查報告，到2027年，全球大數據和商業分析市場規模預計將達到4209.8億美元，從2020年到2027年的復合年增長率為10.9%。這也不足為奇，因為企業可以從使用大數據分析軟件和工具以及制定數據驅動的決策以改善業務成果。最常見的改進可能包括有效營銷、新收入、客戶個性化和提高運營效率，從而使企業在競爭對手中勝出。
在大數據分析的潛在好處中，可以發現：
•對以不同來源、格式和類型存在的大量數據進行快速分析。
•能夠快速做出更好的決策以更有效地制定戰略，改進戰略決策領域，例如供應鏈和運營。
•在有效優化業務流程的幫助下，可以節省成本。
•更深入地了解客戶需求、行為和情緒，這會對營銷洞察產生積極影響，并為進一步的產品開發提供廣泛的信息。
•更有效地實施從大量數據樣本中提取的風險管理策略。
Analytics Insight公司在一份報告中提出2021年值得關注的10種大數據分析技術，其中包括：
•Apache Hadoop：一個軟件庫，它使用簡單的編程模型跨計算機集群對大型數據集進行分布式處理。
•MongoDB：一個基于文檔的分布式數據庫，主要目的是幫助現代應用程序開發人員開發和使用云服務。
•R：為統計計算和圖形創建的一個免費軟件環境。
•Tableau：一個可視化分析平臺，有助于查看和理解可以解決潛在問題的數據。
•Cassandra：一種開源NoSQL數據庫，能夠以極快的速度和盡可能高的性能管理大量數據。
•Qlik：一種端到端的多云數據集成分析解決方案，可將原始數據轉化為有價值的洞察力，從而彌合所有信息差距。
•Splunk：一個數據分析平臺，具有額外的安全性、可觀察性、IT運營以及包括數據處理在內的一切。
•ElasticSearch：具有RESTful搜索功能的分布式分析引擎，可以解決越來越多的用例。
•Knime：通過簡單直觀的環境創建和生成數據科學的軟件，使大數據利益相關者能夠專注于他們的核心輸入。
•Rapid Miner：一個端到端的透明數據科學平臺，為構建機器學習模型進行了集成和優化，可以使用可視化工作流設計器或自動建模設計這些模型，并部署機器學習模型，將它們轉化為有益的行動。
大數據分析如何工作?
行業媒體《Bitnews Today》指出，大數據分析主要利用了4個關鍵流程，分別是收集數據、處理信息、清理和分析。以下了解每一個關鍵流程：
1.收集數據
移動記錄、客戶反饋表、從客戶處收到的郵件線索、調查報告、社交媒體平臺和移動應用程序是數據分析師可以從中收集特定信息的來源。不同的企業試圖利用數據收集和提取所有有價值的信息來獲得洞察力。通常收集的大量數據非?；靵y，這些都是非結構化或半結構化的數據。因此如果不使用特定工具，這些信息是不可讀的。
2.處理數據
在收集數據之后，下一步使用它將需要在數據池或數據倉庫中存儲數據。這可以讓分析師組織、配置和分組這些數據，以便根據每個請求進行處理，這也將更準確地反映最終結果。
3.清理
為了確保分析人員處理的數據是完整和可行的，必須清除重復、不真實的輸入、系統錯誤和其他類型的偏差。因此，這一步驟允許對大數據進行清理，以便在之后獲得更準確的結果。
4.分析
這是最后一個流程，在這一流程中，可以分析收集、處理和清理的原始數據，并提取急需的結果。在這里以使用：
•數據挖掘(幫助提取有用且可行的數據模式)
•人工智能(使用類似人類的思維探索和提取深層數據分析)
•文本挖掘(借助人工智能，可以從非結構化文本信息池中獲得有意義的信息見解)
•機器學習(使用人工智能使計算機根據過去的經驗進行學習)
•預測分析(基于過去和歷史數據分析的業務預測和未來見解)
•深度學習(分析和提取大量非托管數據)
盡管大數據分析有許多分析數據的可能性和方法，但還要關注預測分析及其在2021年的表現形式。
預測分析現在的地位如何?
根據IBM公司的研究，大數據預測分析屬于高級分析。它能夠借助歷史數據、統計建模、數據挖掘和機器學習預測未來結果。企業使用預測分析，借助于可以預測的數據模式，了解其風險和機遇。
預測分析也屬于大數據和數據科學。如今，企業使用事務性數據庫數據、設備日志文件、圖像、視頻、傳感器和其他數據源來獲取見解。企業可以借助深度學習和機器學習算法從這些數據中提取信息。那么能從提取數據中得到什么?將看到數據范圍內的模式，并能夠預測未來事件。例如，算法方法包括線性和非線性回歸、神經網絡、支持向量機和決策樹。
預測分析在銀行、醫療保健、人力資源、營銷和銷售、零售和供應鏈等行業最有幫助。據Statista公司發布的調查報告，到2022年，全球預測分析市場將帶來110億美元的收入，因為越來越多的企業將預測分析大數據技術應用于幾乎所有領域：從欺詐檢測到醫療診斷。
預測分析的類型是什么?
一般來說，有三種類型的預測分析業務可以應用于：
•預測建模
•描述性建模
•決策建模
1.預測建模
預測建模需要統計數據才能預測結果。預測建模的主要目標是確保不同樣本中的相似單元具有相似的性能，反之亦然。例如，企業可以借助預測建模來預測客戶的行為和信用風險。
2.描述性建模
描述性建模傾向于將客戶劃分為多個組來描述數據集中的某些關系。因此，可以得到客戶和產品之間不同關系的摘要，例如，考慮年齡、地位、性別等因素的產品偏好。
3.決策建模
決策建模顯示了決策中元素之間的清晰關系。這些可能是數據、決策和預測結果。要素之間的關系可以潛在地預測未來結果，增加所需結果的概率。
預測分析的好處是什么?
在預測分析的幫助下，企業都可以獲得8大好處。因此應用預測分析可以：
•使企業在市場上更具競爭力
•開拓新產品(服務)機會
•優化產品(服務)的性能
•根據客戶偏好獲取見解
•減少成本浪費和風險發生
•立即解決問題
•100%滿足用戶需求
•改善協作
預測分析的其他潛在好處在于檢測：
•針對可能的欺詐行為提出警告
•模式一致性以便改進
•可以防止的非法行為
•可以優化的營銷活動缺陷
•了解客戶的購買偏好
•規劃可提高的勞動力優勢
•可以分析的客戶流失率
•可以分析的競爭對手進度
預測分析是如何工作的?
為了利用預測分析，企業開展每個業務都應該采用一個業務目標驅動。例如，其目標可能是降低成本、優化時間和消除浪費。這一目標可以借助其中一個預測分析模型來支持，以處理大量數據并獲得最初期望的結果。
基于以上解釋，以下定義一些應用于預測分析的基本步驟。例如，為了預測銷售收入，必須：
步驟1：從多個來源獲取數據，特別是有產品銷售數據、營銷預算和國民生產總值(GDP)值的來源。
步驟2：從任何不必要的成分中清除數據，并根據類似的數據類型進行累積或分組。
步驟3：創建一個預測模型。例如神經網絡可用于收入預測。
步驟4：將模型開發到生產環境中，并使其可通過其他應用程序訪問。
大數據分析和預測分析的比較
大數據和預測分析在某些情況下聽起來很相似，但它們并不是一回事。所以需要更仔細地比較預測分析和大數據，以了解它們的不同之處。
企業是如何利用大數據進行預測分析的?
為了預測未來事件，預測分析確定了有意義的大數據模式。預測分析可以應用于當前、過去和未來的未知數據。使用大數據的預測分析能夠提供有價值的商業智能。
為了產生影響，大數據中的預測分析有幾個工作模型，其中包括：
(1)決策樹
該模型看起來像一棵樹，其中樹的分支表示可用的選擇，而葉子表示決策。該模型使用簡單，可以節省企業在緊急決策中的時間，并在短時間內預測最佳結果。
(2)回歸
這一模型用于統計分析，如果在統計分析中有大量數據，需要確定某些模式。此外，輸入之間應該存在線性關系。該模型構成了一個公式，顯示了數據集中所有輸入之間的具體關系。
(3)神經網絡
這個模型在某種程度上模仿了人腦的工作原理。它處理應用于人工智能和模式識別的復雜數據關系。由于大量數據存在問題，需要了解輸入和輸出之間的關系，或者需要預測事件，因此該模型是一個有用的工具。
利用預測分析的行業和項目
需要分析大量數據的行業正在積極使用大數據進行預測分析。這些行業包括：
•保健
•零售
•銀行
•制造
•公共交通
•網絡安全
適合使用大數據和預測分析的項目包括：
•用于網絡安全的大數據
•健康狀況預測
•云服務器中的異常檢測
•大數據職位簡介招聘
•大數據采集中的惡意用戶檢測
•游客行為分析
•信用評分
•電價預測
此外還有很多適合的項目，而預測分析幾乎適用于任何事情和任何地方。
Inoxof公司的應用經驗
Inoxoft公司主要提供數據科學和大數據分析服務，可幫助用戶從數據中收集寶貴的見解，并在戰略、運營和戰術層面應用有效的解決方案。
Inoxoft公司提供以下方面的專業知識：
•自然語言處理
•計算機視覺
•預測分析
•銷售預測
•定價分析
•營銷優化
結論
大數據分析和預測分析可以通過分析、分組和清理所有不相關信息的消費者數據集幫助企業推進業務發展。大數據預測分析使企業能夠展望未來，并根據過去和現在的經驗以及預先規劃的未來方向促進業務的增長。
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