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数据分析的优势（bi数据分析）
发布时间：2023-03-25 06:52:00
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问大家
大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于数据分析的优势的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、大数据分析的工作原理及其优势
企业将原始数据转换为更实用的信息，以获得更好的见解，并做出明智的决策，这就是大数据分析发挥的作用。
大数据分析主要是对大量数据进行彻底评估并从中提取有用信息的过程。
在人们的工作和生活中，都会产生大量数据。人们每次打开电子邮件、在线联系他人、使用智能手机应用程序、与任何客户支持代表交谈、进行在线购买或联系虚拟助手时，服务提供商和开发商都会收集这些原始数据。这些庞大的、无组织的数据集群被称为大数据。
简单来说，大数据普是海量的数据，这些数据集形式多样，来源也多种多样。数据就是业务组织的骨干，也是不可或缺的部分，就像其他业务应用程序（例如客户分析和财务应用程序等）一样。
企业因此了解数据收集的重要性，他们不断地收集越来越多的原始数据。然而这还不够。企业必须将原始数据转换为更实用的信息，以获得更好的见解，并做出明智的决策。这就是大数据分析发挥重要作用的地方。
什么是大数据分析
大数据分析主要是对大数据进行彻底评估并从中提取有用信息的过程。“有用信息”这一术语是指识别不同的模式、链接、客户偏好、市场趋势，以帮助企业做出更好、更明智的决策。
在通常情况下，数据分析帮助企业评估数据集并将其转化为有用的东西。但是，由于更高级的分析，大数据分析是一场更复杂的游戏。大数据分析拥有先进的元素，例如假设分析、统计算法、预测模型等。
自从2000年以来，“大数据”一直是商业领域的流行术语。商业实践随着时间的推移而发展，数据收集一直是任何商业组织的首要目标。大数据分析确保原始数据得到最大程度的利用。但问题是，大数据分析如何工作？
大数据分析如何工作？
大数据分析是指对收集的大量原始数据进行处理、清理和分析，并将其转化为企业的强大资产。这是这个过程的工作原理。
（1）数据收集
不同企业的数据收集过程各不相同。由于技术进步，企业可以从各种来源收集无组织的数据集群，例如POS（销售点）、社交媒体、在线调查、客户购买模式、客户反馈、云计算应用程序、移动应用程序、手机记录、电子邮件、等所有数据首先从任何可能的来源收集到原始数据仓库。
（2）数据处理
在收集和存储数据后，数据专业人员会介入为分析查询进行数据分区和配置。一般来说，有两种处理数据的方式，其中包括：
●批处理随着时间的推移处理大型数据块。当企业在收集和分析数据之间有足够的时间时，批处理是有益的。
●Steam可以处理小批量数据，缩短了收集和分析数据之间的延迟时间。Steam流程与批处理流程相比更复杂、更昂贵，主要用于管理层必须做出快速决策的时候。
（3）数据清洗
无论是大数据加载还是一小批数据，都需要进行清理和过滤以提高数据质量。必须仔细检查、消除或说明任何重复或不相关和格式不正确的数据。为什么？因为脏数据或质量较差的数据可能非常具有误导性，并且会影响洞察的质量。
（4）数据分析
将大数据转换为可用格式肯定需要一些时间。一旦完成，高级分析可以将大数据转化为有价值和实用的见解。以下是一些常见的数据分析技术。
●数据挖掘。它通过识别异常和生成数据集群对大型数据集进行分类以确定模式和链接。
●深度学习。深度学习利用机器学习和人工智能从复杂的数据集群中寻找模式和有用的信息。
●预测分析。该技术使用企业过去的数据来评估模式并预测未来，以最大程度地减少风险和威胁。
大数据分析的好处
更快地检查数据的能力对任何企业都是有益的，因为它可以帮助企业快速回答重要问题。
大数据分析很重要，因为它允许企业使用来自各种来源的大量数据来识别机会和风险，帮助企业快速有效地行动。大数据分析的一些好处包括：
●成本效益。帮助企业确定更好、更有效的开展业务的方式。
●产品开发。更好地了解客户的需求和愿望会导致开发更好的产品。
●市场洞察力。跟踪市场趋势和客户的购买行为。
结语
可以肯定地说，大数据分析现在在商业市场运行，因为信息在数字时代就是力量。大数据分析正在帮助企业发现他们从不同来源收集的海量数据集下的隐藏真相。在没有大数据分析的情况下，在竞争激烈的商业市场中蓬勃发展只能是一个梦想。
二、数据分析专业是什么 美国东北大学数据分析专业优势
数据分析专业在美国留学申请专业当中占据了很大一部分地位，今天就来介绍一下数据分析专业是什么，以及美国东北大学的数据分析专业优势所在。
什么是数据分析专业？
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如，一个企业的领导人要通过市场调查，分析所得数据以判定市场动向，从而制定合适的生产及销售计划。因此数据分析有极广泛的应用范围。
数据分析专业的就业前景怎么样？
大数据时代，数据科学家们是新一代的超级英雄。麦肯锡公司（McKinsey）所做的一项研究预计，“到2018年，仅美国一国在深度分析类人才方面的供需缺口可能就将高达50%-60%。”此类人才奇缺的现状目前在各行各业都能够感受到。2014年4月，咨询公司埃森哲（Accenture）对客户做大数据策略方面的调查时，超过90%的客户表示，他们计划聘用更多的具备数据技术专长的员工，而且多数计划一年内就进行。而在1000多家回应调查的客户中，有41%的客户表示，这方面人才匮乏是一个主要障碍。
东北大学数据分析专业简介及其优势
专业介绍
东北大学数据分析的跨学科研究生证书是通过计算机与信息科学学院、社会科学与人文学院和D＇Amore-McKim商学院之间的合作提供的。证书课程强调在新兴技术能力和传统决策过程之间架起桥梁的技能。
该项目旨在为学生提供数据分析中的基础知识，包括数据管理，机器学习，数据挖掘，统计，可视化和通信数据，这可以应用于任何学科的数据驱动决策。
数据分析研究生证书以100%的在线形式提供，使来自世界各地的学生能够利用该项目具有挑战性的课程和专家教师。灵活的在线形式允许学生制定自己的课程时间表，并通过通过讨论板和其他技术与同学互动。
课程受益于东北大学的签名体验式学习项目，凭借学生目前的专业经验与主题建立真实的联系。
四个4学分基础课程组成了东北大学跨学科数据分析研究生证书。证书课程学分可转移到大学相关的硕士学位项目。
东北大学优势
东北大学成立于1898年，是美国十大私立大学之一。
东北大学在美国综合类大学中连续几年排名前50，US news 2018排名39。
东北大学校内有350多个学生社团和俱乐部。
东北大学就业服务排名全美第二。90%以上的本科毕业生在九个月内就可以找到非常满意的全职工作或者继续攻读硕士学位。并且89%以上的学生毕业后都能从事与本专业相关的工作。
东北大学注重学生的创新意识，发展跨学科领域，倡导体验式学习。自2006年至今，已经新添加了126个新兴的学科领域。2014年一年，共有182项专利来源于学生和老师。截至目前，NU 共有37个跨学科研究中心，29个老师和学生共同创立的衍生企业。
三、大数据分析有什么作用
很多人都拥有很强的商业分析能力，而这个很强的商业分析能力之所以强大是因为他们拥有足够强大的数据分析能力，学会分析数据不仅有助于增强商业领域的分析能力，也将有助于其它领域的分析能力。那数据分析到底拥有哪些作用呢?
一、可以提高工作效率
当在工作中碰到几千个甚至几万个数据的时候，不仅需要耗费大量的时间以及精力对其进行分类归纳，还需要分类归纳的数据中找出数据与数据之间的内在关系，是变量与变量之间的关系，还是变量与定量之间的关系，这个关系的寻找就需在借助数据分析的作用。有了数据分析，可以将数据之间的关系可以其它方式表现出来，比如通过图表的变化关系来阐述数据之间的关系;通过数据分析工具来找到数据之间的内在规律。这样就可以大大节省工作的时间，从而提高工作的效率。
二、可以使分析工作进行的更有条理
庞大的数据库一般是杂乱无章的，从表面上也看不出数据之间到底有何联系，人们在工作过程中也很难一下子记住那么多的数据，因为这种种困难将会大大阻碍工作进程，同时也会造成工作处理进程上的混乱。而通过数据分析让数据变得可视化，更利于工作人员记住，更益于工作人员进行分类，这样就会使各项工作进行得更加清晰有条理。
三、可以使分析的结果更加准确
当数据量非常庞大时，单用眼睛看，用脑袋记就会很容易出现混乱，计算的结果也会容易出错，有可能还会造成大量错误，有了数据分析后无论是条理上还是在层次上都会更加明了清晰，可以有效地确保分析结果的准确无误。
现今各行各业一般都自带数据分析工具或者软件，正是因为它的作用在各项工作中必不可缺，故而人们只能借助数据分析的力量让自己的工作开展得更顺利，更快地完成相应的工作。这也许就是数据分析在现实生活中的独特魅力吧？
四、使用Python做数据分析的优点是什么？
最近几年，大数据的发展程度越来越明显，很多企业由于使用了大数据分析使得企业朝着更好的方向发展，这就导致的数据分析行业的人才开始稀缺起来，对于数据分析这个工作中，是需要学会一些编程语言的，比如MATLAB，Python，Java等语言。对于初学者来说，Python是一个不错的语言，Python语言简单易懂，同时对于大数据分析有很明显的帮助。那么使用Python做数据分析的优点是什么呢？一般来说就是简单易学、语言通用、存在科学计算活跃区域等等。
首先说说Python的第一个优点，那就是简单易学。很多学过Java的朋友都知道，Python语法简单的多，代码十分容易被读写，最适合刚刚入门的朋友去学习。我们在处理数据的时候，一般都希望数据能够转化成可运算的数字形式，这样，不管是没学过编程的人还是学过编程的人都能够看懂这个数据。
Python在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面都显得比较活跃，这就是Python作为数据分析的原因之一，python拥有numpy、matplotlib、scikit-learn、pandas、ipython等工具在科学计算方面十分有优势，尤其是pandas，在处理中型数据方面可以说有着无与伦比的优势，已经成为数据分析中流砥柱的分析工具。
Python也具有强大的编程能力，这种编程语言不同于R或者matlab，python有些非常强大的数据分析能力，并且还可以利用Python进行爬虫，写游戏，以及自动化运维，在这些领域中有着很广泛的应用，这些优点就使得一种技术去解决所有的业务服务问题，这就充分的体现的Python有利于各个业务之间的融合。如果使用Python，能够大大的提高数据分析的效率。
python是人工智能时代的通用语言
Python对于如今火热的人工智能也有一定的帮助，这是因为人工智能需要的是即时性，而Python是一种非常简洁的语言，同时有着丰富的数据库以及活跃的社区，这样就能够轻松的提取数据，从而为人工智能做出优质的服务。
通过上面的描述，想必大家已经知道了使用Python做数据分析的优点是什么了吧，Python语言得益于它的简单方便使得在大数据、数据分析以及人工智能方面都有十分明显的存在感，对于数据分析从业者以及想要进入数据分析从业者的人来说，简单易学容易上手的优势也是一个优势，所以，要做好数据分析，一定要学会Python语言。
以上就是关于数据分析的优势相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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