大數據時代下數據分析理念的辨析

摘 要：隨著科學技術的發展，信息技術也不斷更新和完善，為此人類進入到一個嶄新的大數據時代。數據信息之間的傳遞影響著人們的決策成本，不起眼的數據能夠創造巨大的價值。本文分析了大數據與大數據時代的含義，并對數據分析理念進行了討論。

關鍵詞：大數據時代；數據分析；分析；應用

目前，在我國計算機處理技術不斷發展的背景下，在對規模較大并且較為復雜的數據進行處理的過程中，人們已經逐漸掌握了方法與技能，并且能夠在大規模的數據中找出具有一定價值的信息，因此，大數據時代已經來臨。在當今信息時代，很多的大型企業在實際的應用過程中，主要把多個數據集放在一起，已經形成了PB級的數據量。由于數據來源種類多，數據類型廣，并且數據種類和格式日漸豐富，囊括了半結構化和非結構化數據。因此，在大數據時代背景下，企業用戶如何對市場進行科學有效的數據分析，對泡沫經濟的規避，了解數據所傳遞的信息真假，這成為了當下亟需解決的問題。

一、大數據的內涵

大數據是伴隨著日常生產生活不斷進行的，由于產生的數據量增大以及規模增長，現有數據庫管理工具難以實現如此多數據量的管理和收集工作，給海量數據搜索、分析、共享，以及知識挖掘工作造成了不便。大數據的價值密度和知識密度較低，例如視頻監控數據，是在連續的監控中來獲取有價值的一兩秒數據信息。大數據的數據量十分龐大，逐漸從TB升級到PB，而且數據形式比較復雜，包括視頻、音頻、圖片、文檔、日志、數據庫和地理信息等多種類型，且處理速度一般都在秒級。

二、大數據時代的概念

我們都知道，大數據時代的提出者是麥肯錫，他認為數據已經逐漸進入到各個行業與各業務職能的領域中，并且逐漸成為了主要的生產因素。因此，企業在對數據進行大規模的挖掘與應用時，也就代表著生產率增長的來臨。如今大數據在眾多行業被廣泛應用，尤其是在信息與互聯網的領域中應用更加突出。

三、大數據數據分析理念

（一）統計學的引入

大數據的處理與知識挖掘難以通過傳統抽樣分析的方式實現，因此有必要引入統計學思維，擺脫對少量數據樣本的依賴，應用統計學工具將全部數據信息進行統計分析，更好的處理數據表露出的有價值的信息，大數據要求人們樂于處理雜亂無序的海量數據，不過分追求單一數據的準確性和數據網絡之間嚴謹的因果關系，而是根據統計學工具了解數據變化走向，為決策提供數據參考。大數據的處理對數據精度的要求不高，存在誤差的數據反而有利于發現潛在規律，便于對整體情況進行了解，復雜的數據能夠更加真實的反應實際情況，不必講求單個數據的精確性，由于數據處理量巨大，異常數據可直接剔除，樣本數增加，樣本平均數和總體之間的差異更小，更加接近實際情況。

（二）數據分析的流程

現如今的大數據具有廣泛性的特點，所以在實際的數據分析過程中，它摒棄了傳統的數據收集模式，主要是先將數據收集起來，其次將從各行各業收集到的數據整合分類，進行深層次的技術整理，最后將處理好的信息整化為知識，運用到現實的決策中去。數據的積累在大數據時代下不僅不會被貶值，還會增值，因此數據的積累就顯得尤為重要。

（三）數據分析理念

大數據時代，數據分析是對數據流合理分類、統計的統計學行為，一般都應用分布數據庫進行統計分析，或者應用分布式計算機群實現其內部存儲海量數據的常規分類匯總，意味著大數據中有價值的信息都來自數據分析處理結果，大數據的數據分析屬于統計學研究范疇的拓展，在實現數據對比的同時進一步豐富了傳統統計學的研究內容。

四、數據分析過程中需要注意的事項

（一）數據分析要明確變量

把數據收集起來并對其進行處理的目的主要是明確市場中的某一個變量意義，在此過程中要明確地找尋變量存在前后所發生的變化，通過數據對比可以知道該變量在大數據的市場中所存在的影響因素。因此，企業采用數據分析，就能夠了解市場是否存在風險、是否利于市場的開發利用等。

（二）統計中不再追求精確的數據

大數據時代下，數據的不精確性不僅不會破壞總體信息可靠性，還有利于進行剝絲抽繭，從而了解總體情況。大數據時代，越來越多的數據提供越來越多的信息，也會讓人們越來越了解總體的真實情況。數據之間傳遞的信息參差不齊，有好有壞，如果企業要逐一追求它的準確性，就會浪費很大的時間和精力。因此，為了提高工作效率，可以將個別的異常值剔除。根據大數定律我們可以看出，隨著樣本的增加，樣本平均數越來越接近總體，這就使得樣本與總體的差異性很小，更加符合實際情況。

五、大數據相關應用與實踐

（一）體育賽事應用

以2014年的世界杯為例，在充分發揮記者與編輯敏銳度的基礎上，騰訊也利用對大數據的分析以及云計算等方式來為其提供移動與社交的數據。與此同時，騰訊與IBM進行合作，并通過文化、賽事與球迷三方面來對世界杯球迷的關注重點進行信息的挖掘，進而實現新欄目的創作，并且在短時間內贏得了廣大球迷的認可與關注。

（二）產品推薦應用

目前，我國的產品推薦應用還是比較廣泛的，它可以對客戶信息、交易歷史、購買過程等數據進行全面的分析，剔除壞的信息并保留有價值的信息。與此同時，還可以針對同一產品的不同客戶訪問信息進行挖掘。最后，通過對客戶行為的分析，來確定消費者的共性行為，這樣就可以更好的為客戶推薦產品。另外，在實際的產品推薦過程中，還可以在對客戶社交行為進行信息挖掘與分析的基礎上來展開社區的營銷工作。

六、結束語

總而言之，現階段我國社會正處于大數據時代，并且對于社會未來的發展具有重要的意義。大數據環境下出現了諸多數據傳輸方法，使得人類在不同領域都可以獲得大量的有價值的數據信息，并且在大數據時代下的數據信息是具有公開性和公共性的，而數據分析理念更是通過闡明各領域中各事物之間的復雜關系，而做出最佳的分析決策。

參考文獻：

[1]王惠.大數據時代下數據分析理念研究[J].中國市場，2015，22：74+85.

[2]張航.芻議大數據時代下的數據分析理念[J].商，2015，26：196-197.

[3]陳俊茹.大數據時代下通信技術與數據分析理念的辨析[J].通訊世界，2015，19：16.

[4]朱建平，章貴軍，劉曉葳.大數據時代下數據分析理念的辨析[J].統計研究，2014，02：10-19.