資料分析是呈現資料價值的重要手段，如何進行資料分析也是大資料落地應用的關鍵環節之一，對於資料分析來說，一方面要循序漸進，另一方面也要與相關技術進行緊密結合。

對於企業來說，進行資料分析可以按照以下步驟進行：

第一：完善資料採集機制。資料採集是資料分析的基礎，對於廣大傳統企業來說，要想利用大資料，首先要建立大資料應用生態鏈。大資料生態鏈的基礎則是物聯網和傳統資訊系統，所以要進行資料分析，首要任務是建立完善的資料採集機制。

第二：資料分析按需、按階段建設。在大資料時代，很多企業對於大資料賦能傳統企業迫不及待，迫切希望資料分析等大資料建設任務能“一步到位”，希望大資料能快速產生經濟效益，實際上這種想法是存在一定問題的。資料分析要想賦能傳統行業，需要按需、按階段建設。比如對於一個連基本報表都沒有的傳統企業，應該從報表應用開始，然後再進一步採用BI系統，這是一個循序漸進的過程，這個過程也是培養企業大資料思維的過程。

第三：資料分析要與相關技術緊密結合。資料分析並不是一個新概念，傳統的資料分析是統計學的重要研究內容之一，但是在大資料時代，資料分析產生了明顯的變化，這個明顯的變化就在於從小資料分析到大資料分析。目前，透過機器學習的方式完成資料分析是一個流行的做法，這就要求從業人員緊跟技術發展的腳步，更新自身的知識結構。

最後，隨著大資料的發展，資料價值化程度越來越高，對於從業者來說，資料分析的專業化要求也越來越高。目前，資料分析分為應用型分析和研發型分析兩個方向，不管對於哪種分析方式來說，都需要從業者具備一定的專業度。這個專業度不僅體現在技術領域，也體現在行業領域，所以資料分析人員既是技術專家又是行業專家。

作者簡介：中國科學院大學計算機專業研究生導師，從事IT行業多年，研究方向包括動態軟體體系結構、大資料、人工智慧相關領域，有多年的一線研發經驗。

資料分析在其他時代也是一樣，分析思路類似，在大資料時代，重要的是要掌握一個好工具，工具本身也會提供更多分析的思路。

PowerBI 幫你快速發現數據中隱藏的規律。

這個問題其實就是怎麼分析大資料，首先需要把你要分析的海量大資料放到一個庫裡，或者一個平臺上，確定你要分析的這些資料是哪些，就像炒菜前，你要先把食材都準備好，洗乾淨，放在案板上，這個庫或者平臺就是那個案板。其次，你要確定一下要分析的方面有哪些，就像你要確定哪些菜需要切成丁，哪些菜需要切成絲。然後運用演算法或者工具把庫裡的資料按照你確定的方面進行分析，這個過程就是文字大資料分析，以文字分析的思路來進行就可以。比如量化這些大資料，設定類目和編碼簿，編碼，對編碼結果進行統計分析，輸出視覺化圖表。也可以結合質性的分析，去分析某些話語、修辭和表達等。關鍵之處在於這些大資料的收集和處理，最好是運用大資料分析的工具，比如DiVoMiner®這種專門處理和分析大資料的工具，可以在平臺上自建資料庫，提供完整的文字分析流程，統計分析模組，自動分析結果等。

大資料時代，就目前科技發展水平，人類還處於科技文明初級階段。所有的資料都是來源於生產和生活，所以如果要做大資料分析，首先能在人類社會生產和生活中找到資料，當積累一定資料量的時候才能有效的實現資料分析。未來當大資料能夠生產資料的時侯，那才是真正的”大資料“時代。

大資料分析系統具體可以分為資料採集、資料分析和資料展現等幾個部分，由於大資料採用的是非結構化的資料，與傳統的資料分析相比價值密度、資料量大，通俗來說就是傳統的資料分析相當於順藤摸瓜，大資料分析相當於畫地為牢。

可以舉幾個大資料的實際應用場景，比如商業營銷，商家透過統一的資料標準在平臺採集客戶資訊，分析客戶偏好，有針對性的制定營銷策略，這個模式目前在每個行業營銷領域都很常見，再比如人工智慧、物聯網方面，這兩個方面都是本身資料就是非結構化的，利用傳統的資料分析方式無法有效處理，只能透過大資料的手段進行分析。

總之，大資料分析系統解決的問題不是哪一個領域而是每一個領域，不是某一時刻影響我們的生活而是每一刻都在影響我們生活。大資料仍然需要統一的資料標準作為支撐，具體解決的問題以及落地場景，還在不斷的完善，隨著技術以及時間的推移，大資料應用越來越廣泛，解決的問題也是越來越多，可能後續的問題就是大資料還有哪些不能解決的問題。

思路框架，可以總結一下如下。

第一步：確定分析目的

第二步：理解業務

第三步：確定研究指標

第四步：尋找原始資料

第五步：資料清洗

第六步：資料分析

第七步：總結結論

然而，在實際的業務分析中，一般在第七步得到了結論後還會回到第一步分析的目的，去與業務或者運營人員溝通，反饋結論，比如是否有異常、異常原因、下一步動作等事宜，這也就使資料分析形成了“閉環”。然後相關業務人員再次提出疑問去確立新的分析目標，透過如此反覆的迭代最佳化及分析，可提高營銷活動有效性，提高投資回報率等等資料指標……“閉環”其實就是“揚長避短”，讓資料引導動作到更有價值的地方，實現資源配置最大化，也就是所謂的資料驅動業務。

總而言之，資料分析的有趣之處就是，當你把自己想成福爾摩斯的話，那資料背後一定存在真相。也由此可見，資料分析的應用範圍很廣，在各行各業都可以滲透，為什麼可以滲透？那是因為各行各業都離不開數字，只要有數字的地方，就有資料分析的用武之地；且資料分析的內容也可以很深，從加減乘除算數運算，到建模迴歸機器學習，都已經廣泛運用起來了；從上面的分析看，資料分析的工具那更是數不勝數，爬蟲、清洗、視覺化、資料庫等，只有你想不到的，沒有市場上滿足不了需求的。

所以我們需要在平時工作中多留意資料變化，隨著對業務的熟悉和資料敏感度的提升，針對資料異常分析我們也會越來越熟練，更快的找到問題所在。