大數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢

1.、風(fēng)險管理

  用例：菲律賓銀行公司 Banco de Oro 使用大數(shù)據(jù)分析來識別欺詐活動和差異。該組織利用它來縮小問題的嫌疑人或根源清單。

2.、產(chǎn)品開發(fā)和創(chuàng)新

  用例：Rolls-Royce 是全球較大的航空公司和軍隊噴氣發(fā)動機(jī)制造商之一，它使用大數(shù)據(jù)分析來分析發(fā)動機(jī)設(shè)計的效率以及是否需要改進(jìn)。

3.、組織內(nèi)部更快更好的決策

  用例：星巴克使用大數(shù)據(jù)分析來制定戰(zhàn)略決策。例如，公司利用它來決定特定地點(diǎn)是否適合開設(shè)新店。他們將分析幾個不同的因素，例如人口、人口統(tǒng)計、位置的可達(dá)性等。

4、改善客戶體驗(yàn)

  用例：達(dá)美航空公司使用大數(shù)據(jù)分析來改善客戶體驗(yàn)。他們監(jiān)控推文，以了解客戶在旅程、延誤等方面的體驗(yàn)。航空公司識別負(fù)面推文并采取必要措施來糾正這種情況。通過公開解決這些問題并提供解決方案，它有助于航空公司建立良好的客戶關(guān)系。

大數(shù)據(jù)分析的生命周期

  1)商業(yè)案例評估 – 大數(shù)據(jù)分析生命周期從商業(yè)案例開始，它定義了分析背后的原因和目標(biāo)。

  2)識別數(shù)據(jù) – 在這里識別了各種各樣的數(shù)據(jù)源。

  3)數(shù)據(jù)過濾 – 在這里過濾上一階段識別的所有數(shù)據(jù)，以刪除損壞的數(shù)據(jù)。

  4)數(shù)據(jù)提取 – 提取與工具不兼容的數(shù)據(jù)，然后將其轉(zhuǎn)換為兼容的形式。

  5)數(shù)據(jù)聚合 – 在這個階段，不同數(shù)據(jù)集中具有相同字段的數(shù)據(jù)被整合。

  6)數(shù)據(jù)分析 – 使用分析和統(tǒng)計工具評估數(shù)據(jù)，以發(fā)現(xiàn)有用的信息。

  7)數(shù)據(jù)可視化 – 借助 Tableau、Power BI 和 QlikView 等工具，大數(shù)據(jù)分析師可以對分析進(jìn)行圖形可視化。

  8)分析結(jié)果 – 這是大數(shù)據(jù)分析生命周期的后一步，將分析的結(jié)果提供給將采取行動的業(yè)務(wù)利益相關(guān)者。

大數(shù)據(jù)分析工具

以下是其中一些：

  • Hadoop – 有助于存儲和分析數(shù)據(jù)。

  • MongoDB – 用于頻繁變化的數(shù)據(jù)集。

  • Talend – 用于數(shù)據(jù)集成和管理。

  • Cassandra – 用于處理數(shù)據(jù)塊的分布式數(shù)據(jù)庫。

  • Spark – 用于實(shí)時處理和分析大量數(shù)據(jù)。

  • STORM – 一個開源實(shí)時計算系統(tǒng)。

  • Kafka – 用于容錯存儲的分布式流媒體平臺。

  通過上述內(nèi)容的講解大家了解到大數(shù)據(jù)分析的作用，大數(shù)據(jù)分析前景很好，想轉(zhuǎn)行到大數(shù)據(jù)分析行業(yè)的小伙伴建議系統(tǒng)學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)分析培訓(xùn)課程，學(xué)習(xí)更多專業(yè)知識與技能，成功轉(zhuǎn)行到大數(shù)據(jù)分析行業(yè)，做個專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析師。

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