大数据分析的优势

1.、风险管理

  用例：菲律宾银行公司 Banco de Oro 使用大数据分析来识别欺诈活动和差异。该组织利用它来缩小问题的嫌疑人或根源清单。

2.、产品开发和创新

  用例：Rolls-Royce 是全球较大的航空公司和军队喷气发动机制造商之一，它使用大数据分析来分析发动机设计的效率以及是否需要改进。

3.、组织内部更快更好的决策

  用例：星巴克使用大数据分析来制定战略决策。例如，公司利用它来决定特定地点是否适合开设新店。他们将分析几个不同的因素，例如人口、人口统计、位置的可达性等。

4、改善客户体验

  用例：达美航空公司使用大数据分析来改善客户体验。他们监控推文，以了解客户在旅程、延误等方面的体验。航空公司识别负面推文并采取必要措施来纠正这种情况。通过公开解决这些问题并提供解决方案，它有助于航空公司建立良好的客户关系。

大数据分析的生命周期

  1)商业案例评估 – 大数据分析生命周期从商业案例开始，它定义了分析背后的原因和目标。

  2)识别数据 – 在这里识别了各种各样的数据源。

  3)数据过滤 – 在这里过滤上一阶段识别的所有数据，以删除损坏的数据。

  4)数据提取 – 提取与工具不兼容的数据，然后将其转换为兼容的形式。

  5)数据聚合 – 在这个阶段，不同数据集中具有相同字段的数据被整合。

  6)数据分析 – 使用分析和统计工具评估数据，以发现有用的信息。

  7)数据可视化 – 借助 Tableau、Power BI 和 QlikView 等工具，大数据分析师可以对分析进行图形可视化。

  8)分析结果 – 这是大数据分析生命周期的后一步，将分析的结果提供给将采取行动的业务利益相关者。

大数据分析工具

以下是其中一些：

  • Hadoop – 有助于存储和分析数据。

  • MongoDB – 用于频繁变化的数据集。

  • Talend – 用于数据集成和管理。

  • Cassandra – 用于处理数据块的分布式数据库。

  • Spark – 用于实时处理和分析大量数据。

  • STORM – 一个开源实时计算系统。

  • Kafka – 用于容错存储的分布式流媒体平台。

  通过上述内容的讲解大家了解到大数据分析的作用，大数据分析前景很好，想转行到大数据分析行业的小伙伴建议系统学习大数据分析培训课程，学习更多专业知识与技能，成功转行到大数据分析行业，做个专业的大数据分析师。

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