大数据分析精选6篇

大数据分析精选6篇

大数据分析范文1

摘 要：当大数据分析逐渐成为主流时，它将会变得和其他早期的技术一样普遍，大数据分析也会逐步成为一种日常工具。文中分析了大数据分析面临的主要挑战，以及数据从累积到分析的分析学体系，同时分析了大数据分析市场的未来趋势，给出了大数据分析的关键还在于人为操作的结论。

 

关键词：大数据；大数据分析；未来趋势

大数据分析面临的主要挑战

大数据是一项艰巨的挑战。众所周知，当今时代，数据正以爆炸式的速度增长，世界上总共有多少数据，没人能给出确切的答案。

谷歌前首席执行官埃里克·施密特称，“我们现在创造出来的信息量相当于过去整个人类历史创造出来的文明。从数字时代开始到2003年，我们只创造出5艾字节的信息。但是，我们现在每两天就能创造出5艾字节的信息，而且信息增长的速度还在不断加快。”

 

这个数据似乎有些言过其实。RJMetrics首席执行官Robert J. Moore，在最近的TEDx演讲栏目中提到，2002年，只有23艾字节的信息被记录和复制，但我们现在每七天就能更新和转移这么多数据。

 

Gartner称，企业数据在未来5年内将增长650%。IDC的说法是，全世界的信息在一年半内即可翻一倍。IDC称，2011年，我们创造了1.8泽字节（1.8兆GBs）的信息，若要将这些信息储存在电子设备中，则需要575亿台规格为32G的iPad，将如此多的iPad连接起来，长度是万里长城的两倍。

 

数据的创造脚步势必加快，尤其是当今机器对机器通讯技术的成本降低，人们获取技术更为便捷。试想一下，所有传感器网络、防盗警报器、车辆远程通讯系统等加在一起，将会创造出多么庞大的数据。

 

IBM称，我们每一天都能创造出2.519字节的信息。数据正在指数式增长，并且，当今世界上90%的数据都是在过去两年内创造出来的。这些数据来自各个地方，比如传感器收集气象信息上传到社交网站，数字***像和数字视频，电子商务交易记录，GPS坐标等等。

 

当然，在早期人类历史上，像推特之类的简短信息并没有记录下来，所以对比只能到此为止。实际生活中，每一天我们都在创造如下数据：

·超过2.04亿封电子邮件消息；

·超过200万的谷歌查询；

·48小时更新的YouTube视频；

·68.4万条分享在Facebook上的内容；

·10万余条推特；

·27.2万美元的电子商务投资；

·3 600张分享在Instagram新照片； 

·将近350篇新的WordPress博客。

大数据面临的挑战在于，不同系统中到处都能储存数据。打破相互***的数据系统，标准化操作是当今面临的主要任务。另外一个主要任务是创建大数据平台，可以存储结构化数据和非结构化数据。

 

当你进入大数据这块领域时，你会发现更多神秘的挑战。比如，传统数据库最初并没有用到多核处理器。因此，它们在处理数据的时候速度较慢。这导致“快速数据”概念的出现，像ParStream之类的小型公司正试***克服数据库遗留的问题。

 

从累积到分析

我们需要处理许多数据。积累数据是一回事，而处理数据则是另外一回事。收集报纸、吞拿鱼空罐子和小野猫的人，不会被人们视作为一个有辨别力的收集者。想象一下，你也不会到废物囤积者家中学习历史，因为那儿可用的信息不多。相反，我们一般会去从古董收藏家那获得知识。

 

尽管有了数据，这个世界上还是有很多囤积者。当今数字储存价格低廉，因此人们把所有数据都储存起来。确切地说，他们从不会自找麻烦，删除数据。网络存储方面也是一样，在开始低收费之前，***存储供应商甚至还会定期免费放出几个GB的数据，供客户使用。

 

当今，许多企业正在努力处理无止境扩张的数据，因为如果不这么做的话，企业将失去竞争力。

IBM称，数据的指数化增长将给许多企业留下严重的盲点。IBM研究发现，企业领导经常许可一些无数据支撑的决策，或者他们的决策是基于置信度不高的信息之上。更令人惊讶的是，半数企业领导者表示，他们尚未找到可以让工作效率变高的信息途径。

 

虽然大多数企业领导者和有关人员知道，与工作相关的数据确实存在，但不知道哪里可以获得这些数据。即使他们已经有一个大致的想法，他们还不清楚如何将想法提炼，应用到实际生活中。他们试***寻找这些相关数据，但始终没法确定数据的实时性和准确性。

 

大数据分析旨在处理上述问题。我们追求的不只是原始数据，而是分析这些数据的技术。

大数据分析体系

当技术达到能将数据***性打破、数据分析能力提高时，商业即可转换成各种形式。分析大数据技术的进步能让研究人员在数分钟之内解码人体DNA，这项技术让基因公司（如23andme公司）成功运转。

 

同时，研究人员能够预测恐怖分子预谋的袭击地点，特定的疾病是由哪种基因引起，分析你在Facebook上最有可能回复的广告内容。

事实上，由PNAS的最新研究显示，你在Facebook上点击“赞”的内容表明了自己的性格特征，比如你的智力、性别、性取向、***治倾向或者其他个人信息。

然而，部分商业观察并没有令人惊讶，比如喜欢“小商业星期六”的人可能比典型Facebook用户的年龄要大；有些商业观察让人困惑，比如喜欢油条与智商高有关。当然，关联并不等于因果关系，这有可能是随机的统计噪声。但是，大数据分析能识别统计噪声。

 

经营大数据的商业案例比喜欢油条更有说服力。例如，为提高最近热门剧集《纸牌屋》的收视率，网飞公司（Netflix）挖掘用户数据，从中加入一些必要的因素。运用用户数据，同样促使他们的情景喜剧《发展受阻》起死回生。

另外一个例子是来自世界上最大的移动运营商之一—— 法国电信，该运营商了Data for Development项目，为象牙海岸的客户提供用户数据。数据有共计25亿条匿名记录，包括500万人之间的通话记录和互通短信。

 

许多研究人员访问数据集，给法国电信发出建议，认为这些数据可以成为公司发展项目的基础。在所提议的项目中，有一项是通过追踪手机数据，了解人们在紧急情况下的去向，以此来提高公共安全的。另一个项目是怎样用手机数据来了解疾病的传播。事实上，推特已在海地霍乱爆发时成功运用了该项功能。

 

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关键词 大数据时代 数据分析

一、相关概述

大数据环境下经济社会生活都出现了较大的变化，同时自然科学和人文科学等也都有了较大的提升。在此背景下，依靠计算机信息技术的不断发展，研究者能够使用一定的方法和技能对较为复杂且规模较大的海量数据进行数据处理，并有效挖掘其中的价值信息。大数据环境为统计学的研究和发展提供了好的机遇，同时也对统计学的拓展提出了一定的挑战。

大数据环境下数据在各个行业和领域中都有所渗透，并逐渐成为主要的生产要素。大数据本身具有价值密度低、数据体量大、数据类型多、数据处理速度快的特点。不过由于数据量的急速增长，也使得在数据分析和研究过程中由于数据库缺少必要的管理工具进行数据采集和管理，而导致数据搜索、数据分析、数据存取和数据共享等出现一定的困难。一般情况下，在大数据环境下，往往存在着数据存储、处理技术、数据安全等相关的技术性问题。这些问题的存在一定程度上影响和制约了数据的开发和应用效率。尽管大数据下进行数据分析存在一定困难，但是其在实践中的应用空间和领域却十分广泛，对于经济社会的发展具有重要的推动力。

二、大数据环境下数据分析过程分析

（一）数据的价值挖掘过程

面对海量的大数据环境，数据使用者应当围绕数据分析目标和具体要求对大数据进行有效挖掘，提取有用数据，摒弃无用数据，从海量数据中进行价值挖掘，结合数据类型提升数据使用价值。在进行具体的大数据挖掘时可以按照具体的案例来进行，比如在进行广告人群匹配时，在进行数据分析和数据挖掘上主要是面对着两种数据。一种是广告库数据，主要包含了广告库以及广告的客户信息等。这种数据一般都具有较高的结构性，能够在传统的数据库中进行采集和应用、分析。另外一种数据是客户的后期行为数据。通过对此两种数据的结合分析，有效挖掘其中的有效价值。与此同时，在具体的应用实践过程中，还需要积极发挥第二种信息的作用和价值，这样能够获得客户所需的信息。依靠对群体行为和群体智能的分析，最终形成具体的反馈机制和反馈流程，在此基础上为信息使用者提供优质可靠的数据处理信息，为信息使用者科学决策提供有效的信息和数据支持。

（二）数据的处理与分析过程

在此过程中，一方面要及时更新抽样调查的工作理念。一般情况下，大数据的样本资料都是之前的材料汇总，这就要求在对此数据进行分析处理时应当首先对数据整体进行梳理和了解，并逐步向数据局部进行延伸。同时在对海量数据进行分析处理时还应当解决好调查目标设定不合理、抽样框架不稳定以及样本数量受限制等问题。另一方面，也要进一步提升大数据环境下数据精确度标准。由于大数据环境下数据的来源比较广，数据处理质量和效果也各有差异，因此应当在允许数据之间存在准确度差异的同时提升数据精准度的标准。要在积极吸收各种数据资源的基础上，提升数据处理能力和质量，科学应对数据复杂性和变量关系复杂性等问题。除此之外，也应当围绕大数据中的数据分析，对数据关系的分析重点进行合理转换。既要重视对数据中因果关系的分析和梳理，同时也要重视对事物之间相关性的分析研究，及时转换分析思路，围绕数据分析目标和事物之间关联关系进行大数据环境下的数据分析工作。

三、大数据对统计的影响分析

（一）能够进一步拓展统计学研究领域

大数据环境对于各个研究领域都能够产生比较大的影响，对于统计学也是一样。统计学研究的是客体、客观事物之间的数量关系和数量特征，数量性是统计学研究对象最为主要的特征。由于在传统的统计学研究实践中实验数据和调查数据是最主要的研究数据，因此在大数据环境下，统计学研究对象既包括了之前的结构化数据，同时也包括了非结构化数据，这些非结构化数据不能够单纯地依靠数量关系来加以衡量和表示。这其中就包括了文本、声音、***片、动画等数据信息。从这个意义上讲，大数据环境下统计学的研究领域有了较大范围的扩展。

（二）能够对统计计算的规范性产生影响

按照传统的统计学研究方法，在反应事物量的特征时大都是依靠方差、平均值、相对数等来进行，这些研究方法能够反映出事物之间的界限和关系，并且也能够依靠数据计算规范来反映出具体的数据。不过在当前的大数据环境下，非结构性数据常常难以使用传统的数据计算规范来加以计算。从这个角度上讲，大数据环境下统计的数据计算规范也受到了较大的挑战。

（三）能够对统计的数据整理和分析过程产生影响

统计学中数据审核之前主要是针对数据的完整性和准确性。不过在当前的大数据环境下，数据审核除了要保障原先的数据完整性、准确性外，还应当保证数据审核的速度、效率以及数据预测的准确性等。除此之外，还应当准确确定数据处理的规模，合理确定数据量的级别。尽管大数据自身具有混乱性和不稳定性的特点，但是使用合理的数据整理方法也能够在大数据中有效挖掘出数据之间的隐蔽关系，提升数据挖掘的价值性。因此，大数据下统计研究对象本身具有准确和不准确两种情况，它们分别具有不同的价值属性，一般情况下不需要对其进行删除或者替换。

对于数据存储来讲，之前的统计研究数据存储过程中都是将审核、汇总或者编制的表格、***表等，并将它们进行适当的保存处理。不过在大数据环境下进行数据的保存就还需要重视数据存储成本的管控，并结合自身实际制定规章制度和计划合理确定数据存储的规模和目录。

（四）能够对数据开发和利用过程产生影响

这主要涉及大数据环境下数据的积累、开发以及应用。在传统的数据统计工作过程中，研究者都是围绕自身目标来对相关数据进行分类和汇总，通过存储和提取过程，对数据进行有效挖掘，并在此基础上为后续的数据分析和查询提供支撑。大数据环境下，数据量比较大，只有对数据信息进行适当处理才能够获得其中价值量比较高的信息。正是基于大数据自身的复杂性，统计研究者应当对前期数据进行适当处理。围绕数据的规模和结构、层次等进行合理分类和汇总，在确保真实性的同时提升数据的价值性。与此同时，由于大数据环境下数据具有流动性特点，使得数据本身也具有再生性特征，并进一步增加了数据的价值性。因此有必要针对统计研究中的大数据进行深入的数据挖掘，依靠数据整合提升数据价值性。在数据应用上则主要是针对统计学现象的预测和解释，实现在大数据环境下数据相关关系的预测和分析。

总的来讲，大数据环境不仅改变了经济社会生活，也对统计等相关科学产生了巨大的影响，如何实现大数据环境下的统计研究是统计学领域的重要课题。进一步强化对大数据的理解和把握，重视大数据在统计中的研究和应用，有效分析和挖掘大数据中的价值信息，更好地推动统计学的理论和实践应用。

（次世青、高东宇单位为首都航天机械公司；次青波单位为中国航天标准化研究所）

参考文献

[1] 田茂再.大数据时代统计学重构研究中的几个热点问题[J].统计研究，2015（05）.

大数据分析范文3

【关键词】分布 空间数据挖掘 大数据

随着经济水平的不断提高，人们的生活水平得到了较好的改善。工业、农业以及第三产业的快速发展促使了科学技术不断创新。社会主义市场经济的快速发展，为满足我国经济发展的需要，不断扩展发展的空间成为当前国家发展经济、***治、文化的重要内容。科学技术的发展迫使人们对地球的研究上升到空间的研究，随着大数据时代的到来，挖掘空间数据是历史发展的必然结果，是发展经济、***治以及文化的动力所在。

1 大数据下空间数据的特点

空间数据是指用来表示空间实体的位置、形状、大小及其分布特征诸多方面信息的数据，它可以用来描述来自现实世界的目标，它具有定位、定性、时间和空间关系等特性。空间数据是一种用点、线、面以及实体等基本空间数据结构来表示人们赖以生存的自然世界的数据。随着科学技术的不断发展，经济的快速发展，对地球的研究已经不能满足于大数据背景下经济快速发展的需求了，人们把研究的方向逐渐投向宇宙空间，精确的空间数据有助于为经济的发展做出更好的发展战略和策略。

1.1集成的数据

空间数据仓库的数据是从原有的空间数据库中将数据抽取来的。因此在数据进入空间数据仓库之前，必然要经过统一与综合的过程，这一过程是空间数据仓库建设中关键所在，所要完成的工作包括消除数据中的不一致性和进行数据综合计算。

1.2数据的持久性

对空间数据仓库中的数据进行挖掘主要为经济、***治、文化发展做出最好的决策，所涉及的数据操作主要是数据查询，一般情况下并不进行修改操作。空间数据仓库的数据反映的是一段时间内的数据内容，是不同时间的空间数据库快照的集合。对这些集合快照进行统计、综合和重组导出的数据，而不是联机处理的数据。空间数据库中进行联机处理的数据经过集成输入到空间数据仓库中，一旦空间数据仓库存放的数据已经超过空间数据仓库的数据存储期限，这些数据将从空间数据仓库中删除。

2 空间数据挖掘的常用方法

2.1空间分析法

随着科学技术的不断创新，为适应经济科学技术的不断发展，利用先进的GIS技术对空数据库的数据进行建模分析，从而获得更新颖的数据，让人们对空间数据的认识更深。利用空间分析的方法可以发现目标在空间上的关联，从而找出最佳的决策方式为数据做出正确的判断。

2.2统计分析法

空间数据的挖掘促使人们对地理空间信息的探索越来越看重。为了是的得到的数据更加的准确和精密，统计分析方法是人们管用的一种，通过对空间物体以及空间各种现象的特性进行分析。在对空间数据进行统计分析的时候，数据的空间特性对统计分析方法的作用不大，在进行分析的时候能清楚的将数据以***形的形式展现出来，但是统计分析方法在字符型数据上很难做到将空间数据进行关联。

2.3遗传算法

遗传算法是对生物进化的过程进行模拟计算，这种方法计算的结果精确，它能在搜索过程中自动获取和积累有关搜索空间的知识，并自适应地控制搜索过程以求得最优解。利用这种方法在空间数据的挖掘方面，能有有效的对空间数据的变化进行详细的定位分析，全方面的进行搜索，从而搜索出更加精确的数据结果。

2.4数据可视化的方法

人类的可视化能力，允许人类对大量抽象的数据进行分析。人的创造性不仅取决于人的逻辑思维，而且取决于人的形象思维。人脑的空间认知分析能力目前尚无法全部用计算机代替，因此可视化技术为知识发现提供了有力的帮助。为了了解数据之间的相互关系及发展趋势，人们可以求助于可视化技术。海量的数据只有通过可视化技术变成***形或***像，才能激发人的形象思维―― 从表面上看来是杂乱无章的海量数据中找出其中隐藏的规律。数据可视化技术将大量数据以多种形式表示出来，帮助人们寻找数据中的结构、特征、模式、趋势、异常现象或相关关系等。从这个角度讲，数据可视化技术不仅仅是一种计算方法，更是看见不可见事物或现象的一种重要手段和方。

3 空间数据挖掘存在的问题

3.1空间数据库类型多样性

随着科学技术的不断发展，空间数据的挖掘也逐渐成型，空间数据的数据类型复杂多样，数据间的联系优势紧密相接的，空间数据库之间的数据源分布不集中，种类繁多，这对空间数据进行挖掘所有类型的空间数据带来了困扰。

3.2空间数据的不断变化

整个宇宙是处于不断运动的状态的，空间数据库里的数据也是处于不断变化的，这种运动变化会使得在空间数据挖掘的过程中对数据的把握度难以拿捏，对一组数据进行挖掘的时候，由于数据不断化，下一秒就会产生新的数据。

3.3空间数据挖掘的智能化问题

随着人们对空间的探究不断加深，空间数据的挖掘也在不断成熟起来，但是由于空间数据库的数据是不断变化的，受到科学技术水平的限制，空间数据智能化程度偏低，对空间数据的挖掘程度难以深入。

4 结语

经济的快速发展推动了科学技术的不断发展，随着大数据时代的到来，人们对空间数据的挖掘正在逐渐深入。在经济快速发展的社会，为了满足经济快速发展的需要，不断加深对空间数据的挖掘有利于给经济发展提供更好的决策。在今后的发展道路上，空间数据的挖掘要不断创新，利用科学的技术水平，不断完善和发展自己的理论和方法，为经济快速发展提供科学的依据。

参考文献

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大数据分析范文4

这位CEO手下的经济学家描绘出一片惨淡的景象，并且计算出经济低迷对公司意味着什么。但是最终，他还是在自己价值观念的指引下做出了决定。

这家银行在意大利已经有了几十年的历史。他不希望意大利人觉得他的银行只能同甘不能共苦。他不希望银行的员工认为他们在时局艰难之际会弃甲而逃。他决定留在意大利，不管未来有什么危机都要坚持下去，即便付出短期代价也在所不惜。

做决策之时他并没有忘记那些数据，但最终他采用了另一种不同的思维方式。当然，他是正确的。商业建立在信任之上。信任是一种披着情感外衣的互惠主义。在困境中做出正确决策的人和机构能够赢得自尊和他人的尊敬，这种感情上的东西是非常宝贵的，即便它不能为数据所捕捉和反映。

这个故事反映出了数据分析的长处和局限。目前这一历史时期最大的创新就在于，我们的生活现在由收集数据的计算机调控着。在这个时代，头脑无法理解的复杂情况，数据可以帮我们解读其中的含义。数据可以弥补我们对直觉的过分自信，数据可以减轻欲望对知觉的扭曲程度。

但有，些事情是“大数据”不擅长的，下面我会一一道来：

数据不懂社交

大脑在数学方面很差劲(不信请迅速心算一下437的平方根是多少)，但是大脑懂得社会认知。人们擅长反射彼此的情绪状态，擅长侦测出不合作的行为，擅长用情绪为事物赋予价值。

计算机数据分析擅长的是测量社会交往的“量”而非“质”。网络科学家可以测量出你在76%的时间里与6名同事的社交互动情况，但是他们不可能捕捉到你心底对于那些一年才见2次的儿时玩伴的感情，更不必说但丁对于仅有两面之缘的贝阿特丽斯的感情了。因此，在社交关系的决策中，不要愚蠢到放弃头脑中那台充满魔力的机器，而去相信你办工作上的那台机器。

数据不懂背景

人类的决策不是离散的事件，而是镶嵌在时间序列和背景之中的。经过数百万年的演化，人脑已经变得善于处理这样的现实。人们擅长讲述交织了多重原因和多重背景的故事。数据分析则不懂得如何叙事，也不懂得思维的浮现过程。即便是一部普普通通的小说，数据分析也无法解释其中的思路。

数据会制造出更大的“干草垛”

这一观点是由纳西姆塔勒布(Nassim Taleb，著名商业思想家，著有《黑天鹅：如何应对不可知的未来》等书作)提出的。随着我们掌握的数据越来越多，可以发现的统计上显著的相关关系也就越来越多。这些相关关系中，有很多都是没有实际意义的，在真正解决问题时很可能将人引入歧途。这种欺骗性会随着数据的增多而指数级地增长。在这个庞大的“干草垛”里，我们要找的那根针被越埋越深。大数据时代的特征之一就是，“重大”发现的数量被数据扩张带来的噪音所淹没。

大数据无法解决大问题

如果你只想分析哪些邮件可以带来最多的竞选资金赞助，你可以做一个随机控制实验。但假设目标是刺激衰退期的经济形势，你就不可能找到一个平行世界中的社会来当对照组。最佳的经济刺激手段到底是什么？人们对此争论不休，尽管数据像海浪一般涌来，就我所知，这场辩论中尚未有哪位主要“辩手”因为参考了数据分析而改变立场的。

数据偏爱潮流，忽视杰作

当大量个体对某种文化产品迅速产生兴趣时，数据分析可以敏锐地侦测到这种趋势。但是，一些重要的(也是有收益的)产品在一开始就被数据摈弃了，仅仅因为它们的特异之处不为人所熟知。

数据掩盖了价值观念

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1．1大数据的概念释义

对于大数据，维基百科给出了这样的定义：大数据是指利用常用软件工具捕获、管理和处理数据所耗时间超过可容忍时间的数据集。由于对大数据的研究处于初步阶段，人们目前尚没有得到一个公认的定义，对于大数据的定义有许多，但它们都有一个共同特征，即根据大数据的特征来进行阐释与归纳。

1．2大数据的基本特征

大数据特征可以总结为4个V，即Volume（规模巨大）、Variety（模态多样）、Velocity（生成飞速）、Value（价值无限但密度也低）。首先大数据以计量单位P，甚至E或Z来计数。据IDC的一份研究报告显示，自2012年以来10年里全球大数据将增加50倍。其次，大数据种类繁多，包含着结构化、半结构化及非结构化数据，而且近年半结构化和非结构化数据大幅度增长，占据了整个数据量的绝大部分。再次，人、机、物的高度融合使得数据爆炸式增长，日常生活是大数据飙升的主要来源。例如截止2014年淘宝网会员数量已超过5亿，***商品数达到10亿件，淘宝网和天猫的交易总额超过1．5万亿。最后，数据复杂相关而又频繁交互，从海量的数据中剥离出有用的信息就好比深海里淘金，稀疏而又珍贵，价值的密度很低也是大数据的一个重要特征。

2大数据的社会价值挖掘

2．1大数据为***府管理和科学决策提供数据信息支撑

在“全面深化改革，推进国家治理体系和治理能力现代化”的时代背景与要求下，大数据在***府管理中扮演着重要的角色，对于实现数据治国具有重要的现实意义。河北省目前正面临着京津冀协同发展的重要战略机遇，2016年11月在河北大学管理学院召开的“2016年京津冀信息资源管理高峰论坛”就是一次在大数据背景下，将大数据、信息资源建设运用于***府治理的研究论坛，是大数据与***府管理结合的大讨论、大结合。这可以充分证明大数据对于***府治理和信息建设的重要性和现实意义。对它的研究可以有效提升科学决策水平，能够有效地整合来自***治、经济、文化、法律，生态等各个领域的信息资源，为国家治理提供重要决策依据。

2．2大数据与新媒体的融合推动社会智能化

大数据与微信、微博等新兴媒体的多元世界高度融合，可以突破时空的限制，促进***府与民众之间良性互动，形成公众参与***府管理的新格局，增强国家治理能力。另外，大数据在云计算的配合下，加快了智能医疗、智能教育、智能交通、智能物流发展的步伐，加速了我国的城镇化、工业化、信息化、生态化建设进程，有效提高了社会服务效能，促进社会的智能化和信息化。

2．3大数据应用广泛性推动信息社会化

大数据在越来越多的行业中发挥着越来越大的作用，其应用广泛性已经彰显在方方面面，影响着人们生活和社会发展的各领域，逐步让信息走向社会化。从经济领域来看大数据的应用可以为经济发展提供较为准确的预测功能。在2008年的金融危机中，阿里平台通过海量交易记录预测出经济指数的下滑，提醒广大的中小制造商提前做好准备，预防经济危机。大数据分析也成为了市场营销的重要手段，不再需要抽取部分数据，而是基于海量几近完整的数据做出高度准确的预测，进行精准营销。正如亚马逊的最终期望那样：“最成功的书籍推荐应该只有一本书，就是用户要买的下一本书”。在体育竞技中运动健儿甚至可以运用数据取得成功，利用数据建模定量分析不同队员特点，合理调整，科学组队。2016年里约奥运会中，中国女排再次夺得世界冠***，这成功离不开总教练郎平的正确指导，也离不开袁灵犀的数据分析。赛中每个回合他都利用代码将有价值的细节录入系统，实时提供技术分析数据，帮助郎平做到知己知彼，及时调整队员布局。

3大数据时代带来的挑战

大数据在造福人类社会的同时，也给人们带来安诸多方面的挑战。从理论研究视阈来看，大数据时代的到来对于社会进步尤其是科技发展产生巨大的支撑与推动作用，但从实际应用研究的角度来说其根本挑战在于其安全保密性、不确定性和预测涌现性对社会行为产生的威胁和隐患，这也影响着大数据的发展趋势研究进展和应用前景。大数据的研究需要一套全新的理论和方法来进行方向性的指导，需要一个完备的新的理论体系来指导该学科的发展和研究。

3．1大数据的安全性存在信息泄露隐患

“棱镜门”事件更加剧了人们对大数据安全的恐慌。即使经过匿名处理，个人隐私仍会有泄露的风险。租赁商Netflix曾为提高电影推荐系统的准确度，公布了约50万用户的信息，这些信息与其它数据源结合时，部分用户竟被识别出来。大数据带来的新的安全问题也终将由大数据来解决，而今天对于大数据安全与隐私保护的相关研究处于初级阶段，技术手段与法律法规相结合才是解决问题的根本之道。

3．2大数据的预测涌现性引起隐私恐慌

大数据在没有全局控制和预先定义的情况下，通过对来自大量自发个体的语义进行互相融合和连接而形成语义，整个过程随着数据的变化而持续演进，从而形成大数据的涌现语义，也可以称之为预测涌现。大数据这种预测涌现性对人们行为进行预测也构成了所面临的威胁。一个较为典型的案例即是北美Target数据营销事件，销售商通过分析历史记录，捕捉用户怀孕的事实，并向其推荐婴幼儿优惠券，引起了《大数据功力：比父亲更了解女儿冲进大卖场》的深刻反思。

3．3大数据的不确定性影响社会稳定

原始数据的不准确以及数据采集处理粒度、应用需求与数据集成与展示等因素使得数据在不用维度、不同尺度上都有不同程度的不确定性。也就是说，这些本身带有不确定性的数据并非可以说明事实，因为可能数据本身就是虚假的。存在需要核实、考证与分析，不确定性的数据一旦进入公众社圈就会引发一系列社会问题，危害社会稳定。诸如在点评网站中的虚假评论有目的地诱导民众接受并传播某种思想或服务的例子不胜枚举。

4关于大数据未来发展的展望与对策设计

4．1完善大数据的顶层设计，建立良性大数据生态系统

国家应在宏观层面上做出全面系统的长期规划和短期目标。国家应在大数据人才培养，平台构建以及行业应用方面提供人财物多方面深层次的资源支持，同时给予积极的***策引导，鼓励创新，同社会各界建立起良性的大数据生态系统。2015年8月***出台了《促进大数据发展行动纲要》，契合当下，放眼未来，内容全面涉及范围广，而要保证其贯彻落实，更要及时跟进，制定配套制度予以配合，做到及时反馈、及时纠正；同时在新的国际背景下也应注重信息基础设施建设，提升信息作战能力，加强国家信息安全，赢得新科技竞争中的战略制高点。

4．2加强***企合作，搭建准确高效的大数据合作平台

大数据企业应积极主动加强与***府之间的战略合作。大数据的数据源以企业为主，***府利用企业数据可以完善补充统计数据，提高统计信息质量，为社会治理谋求最大利益；企业则可以根据更为准确的大数据把握市场信息，占据市场份额，赢得发展机遇，***企合作是当代在大数据背景下一个必然选择。2013年国家统计局与阿里、百度等11家企业一同启动国家统计局大数据合作平台便是***企合作的一个缩影。

4．3深化大数据基础理论研究，提升数据收集与分析能力

注重大数据基础理论研究，提高数据收集与分析能力，是解决大数据信息安全的关键途径。数据是分析的基础，只有全面而真实的数据才会产生价值，片面的数据分析出的结果往往有较大的偏差；深度发展大数据分析能力，包括：大数据认证技术、威胁发现技术、水印技术、网络匿名保护技术等等，这些技术在部分领域已有所应用，但同时存在反应速度慢、缺乏安全性、用户负担重等某些方面的不足，只有克服相关技术的不足，才能更好的解决大数据信息安全问题。

5结语

大数据既是时代快速发展的产物，也是推动时代飞速发展的强大驱动力。它给社会发展带来了机遇，也带来了前所未有的挑战。迎接这项挑战不只是***府，企业或其他组织的责任，而是时代赋予我们整个社会每位公民的责任。大数据没有那么神秘，真正拥有力量的也不是数据本身，而是拥有数据掌握技术的我们。今后应不断加强大数据理论研究，完善学科发展方向和体系，为大数据学科建设与发展提供理论支撑和技术支持，持续切实加强***企合作，搭建大数据合作平台，建立良性大数据生态系统，使大数据真正推动科技繁荣、社会发展、人类进步。

作者:郁肖亚 巩建宇 单位:河北大学管理学院

参考文献

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大数据分析范文6

引言

目前人类每年产生的数据量已经从TB（1024GB=1TB）级别跃升到PB（1024TB=1PB）、EB（1024PB=1EB）乃至ZB（1024EB=1ZB）级别，随着数据量的急剧增长，大数据时代已经到来。

随着计算机处理技术和云计算的迅速发展，人们处理大规模复杂数据的能力日益增强，从大规模数据中提取有价值信息的能力日益提高。经营管理、工业生产等数据都可以直接从互联网中提取并存储到服务器中，然后进行数据挖掘和分析，对于提高企业经营管理水平，进行生产过程控制，提高生产效率发挥着巨大的作用。

数据是德国工业4.0五大特色之一。数据是信息化时代重要的生产要素，数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预测，未来数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素，是评价企业价值的核心。

一、大数据时代的数据分析

1.大数据

大数据是维克托?迈尔-舍恩伯格在2008年的著作《大数据时代》中提出的概念。维基百科给出的定义是，大数据指所涉及的资料规模巨大，无法通过目前常规软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、整理成为有用信息的数据集合。

大数据的主要特征为大量性（Volume）、多样性（Variety）、高速性（Velocity）、价值性（Value）。

（1）大量性。是指大数据的数据量巨大。在大数据时代，个人电脑、手机、平板电脑等网络工具的使用和高度发达的网络技术的普及，数据资料的来源范围在不断拓展，数据的计量单位从PB到EB到ZB，数据量增长发生了质的飞跃。

（2）多样性。是指数据类型繁多。大数据不仅包括传统的以文本资料为主的结构化数据，还包括信息化时代所有的文本、***片、音频、视频等半结构数据和非结构化数据，且以半结构化和非结构化数据为主。

（3）高速性。指大数据处理时效性高。大数据产生速度快，有价值信息存在时间短，时效性强，在海量的数据面前，处理数据的效率关乎数据是否有使用价值，因此，能迅速有效的提取大量复杂数据中的有价值信息显得非常重要。

（4）价值性。指大数据价值巨大，但价值密度低。大数据中存在反映人们生产、生活、商业等各方面极具价值的信息，但由于大数据规模巨大，数据时时刻刻都在更新变化，这些有价值的信息可能转瞬即逝。因此，如何通过强大的机器算法迅速高效地完成数据的价值“提纯”成为大数据时代亟需解决的难题。

2.大数据时代

大数据时代是指在大量数据信息基础上所形成的新型信息时代，是建立在通过互联网、物联网等现代网络渠道广泛大量数据资源收集基础上的数据存储、价值提炼、智能处理和展示，促进数据发挥价值的信息时代。大数据时代，数据分析过程中数据的管理和应用效率得到提高，人们几乎能够从任何数据中获得可转换为推动人们生活方式变化的有价值的知识。大数据时代的发展会促进众多领域和行业进行变革，会对人们未来生活产生深刻的影响。

3.数据分析

数据分析是指用合适的统计方法及与分析对象有关的知识，定量与定性相结合，对收集到的大量数据进行分析的过程，是为了提取有用信息和形成结论而对大量数据进行详细研究和概括总结的过程。数据分析的目的是把隐藏在一大批看似杂乱无章的数据背后的信息挖掘和提炼出来，进而总结出研究对象的内在规律。

数据分析在企业经营管理中具有重要意义。企业通过统计调查、整理获得的统计资料能够对客观对象的数据特征取得一定的认识，但只是停留在表面的初步认识。通过数据分析，挖掘数据背后隐藏的信息，总结隐藏在其中的内在规律，掌握事物的本质及内在的发展规律，将其应用到实际的经营管理中，可以帮助管理者进行合理的决策管理，并且及时调整企业的运营发展策略，使企业的各项管理工作不断改善和提高。

目前常用的数据分析方法有：

老七种工具，即排列***、因果***、分层法、调查表、散步***、直方***、控制***；

新七种工具，即关联***、系统***、矩阵***、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据***。

4.大数据时代的数据分析

从大数据中挖掘隐藏的有价值信息的关键在于对数据进行正确的数据分析，数据分析是大数据处理流程的核心。大数据的价值产生于分析过程，从规模巨大的数据中挖掘有价值信息所进行的分析过程就是大数据分析。

大数据分析和传统数据分析最重要的区别在于数据量。数据量的急剧增长及大数据的特征，决定了数据的存储、查询以及分析的难度增加，对数据处理技术的要求迅速提高。大数据分析建立在海量原始数据基础上，不需要预先设定研究目的和方法，而要从大量数据中通过数据挖掘技术找到数据之间的关系并建立模型，寻找导致现实情况的根源因素，甚至形成理论和新的认知，在此基础上对未来进行预测和优化，以实现社会运行中各个领域的持续改善与创新。

传统的数据分析是“向后分析”，分析的是已经发生的情况。而在大数据时代，数据分析是“向前分析”，具有预测性。传统的数据分析主要针对结构化数据，具备一整套行之有效且?V泛使用的分析体系：利用数据库存储结构化数据构建数据仓库构建数据立方体进行分析。对于从大数据中提炼更深层次更有价值的信息的需要促使数据挖掘技术的产生，并发明了聚类、关联分析、分类、回归分析、估计、预测、描述和可视化等一系列行之有效的方法。同时大数据的到来使得***数据分析成为可能，如Web页挖掘、OLAP等。数据挖掘是在没有明确假设的前提下去挖掘信息、发现知识，用于指导以后的行动。

二、大数据分析在企业经营管理中的意义

在企业的经营管理过程中，数据是关键且核心的因素，在关键环节进行科学的数据分析，对于提升企业的经营管理能力具有十分重要的意义与作用。

首先，对企业情况进行完整客观的反映。在收集企业全面数据报表、调查资料的基础上，利用数据分析工具进行严谨的分析，形成科学规范的数据分析报告，能发现数据背后的信息，便于理解、阅读和利用，为企业发展决策提供参考。

其次，对企业运营情况进行有效监督。监督是数据分析在企业经营管理中的一项十分重要的功能。对企业经营管理过程中所产生的数据进行监督具有十分重要的作用。在对企业数据、资料进行收集整理的过程中，能够相对较为全面、如实地知晓行业动态及本企业运行发展状况，能够对企业的相关活动产生的效果进行了解，比如企业方针***策实行与否、经营计划落实情况、经济指标完成情况等，从而进行行业对比和横向、纵向对比分析，以帮助企业良性发展。

第三，参与科学化决策。对收集整理到的数据资料有针对性的进行深层次地研究、分析，挖掘出数据资料潜在的实质涵义，促使企业管理者及相关部门能够更为完整客观地了解企业发展现状及发展方向，从而能够更有针对性地进行企业决策，计划制定，起到数据分析在企业经营管理中的参与科学化决策的作用。数据驱动型决策是大数据时代决策的特点：尽可能全面、完整综合地收集数据，在此基础上使用恰当的统计方法进行建模和分析，挖掘出数据背后的关系，预测事件发生的概率。企业利用大数据和数据分析进行决策时，首先要提高对数据的重视程度，转变思维模式，在遇到重大决策时，先进行数据收集、分析，再进行决策。其次，要重视普通员工日常积累的数据。员工在完成日常工作的同时，积累了大量最基础数据资料，企业将所有日常的数据加以整合分析，可以在决策时起到关键重要的作用。再次是建立数据辅助决策的流程和模板，建立基于决策任务的决策知识的收集、创造、共享、传递和激励机制。

三、大数据分析在工业生产过程中的应用探讨

随着信息化的推进，数据已经成为一种重要的资源。未来大数据和数据分析将在工业生产全过程中进行应用，将大力提升企业内部运营管理效率，提升企业竞争力，同?r提升制造过程中的智能化。

信息技术随着信息化与工业化的深度融合，已经渗透到了工业企业产业链的各个环节，ERP、MES等技术在工业企业中得到广泛应用。工业企业中生产线高速运转，工业设备产生大量数据，工业领域所拥有的数据日益丰富。基于大数据分析平台，对这些数据进行分析，总结经验、发现规律、预测趋势、辅助决策，充分释放和利用海量数据资源中蕴藏的巨大价值，优化公司运营结构，精准决策，降低成本，提高效率。

大数据和数据分析的应用将给工业企业带来创新和变革的新时代。信息化和工业化的深入融合，给工业领域带来深刻的变革，通过互联网、物联网等带来的低成本感知、高速移动链接、分布式计算和高级分析，给工业发展带来了更快的速度、更高的效率和更高的洞察力。大数据分析在工业领域的应用主要包括产品创新、生产流程优化、产品质量管理、生产计划制定、产品定价、产品生命周期管理、库存管理、供应商管理等各个方面。

1.产品创新。客户与工业企业之间的交易产生大量的行为动态数据，同时对产品的使用情况跟踪记录，产生产品使用动态数据，对这些数据进行挖掘和分析，将分析结果使用到产品改进设计、创新等活动中，相当于让客户参与到产品的需求分析和产品设计等创新活动中，对产品创新具有不可估量的贡献。

2.生产流程优化。现代化的工业制造生产线安装有数以千计的小型传感器，在生产的全过程中可以探测温度、压力、振动和噪声等。整个生产流程将产生大量数据，对这些数据从不同角度进行挖掘分析、比如设备诊断、能耗分析、工艺分析等。在此基础上，对生产过程建立虚拟模型，仿真并优化改进生产流程，提高设备使用率、降低能耗、减少质量事故发生几率，优化工艺等，从而提高生产效率。

3.进行质量分析，提高质量管理水平。高度自动化的设备在加工产品的同时记录了庞大的检测结果。利用检测结果进行质量分析，可以提高质量管理水平。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务等的各个过程中适当运用数据分析过程，可以提高质量管理的有效性。例如QC工具在工业企业的应用。QC指质量控制。针对工业生产全过程特定的工作失误或品质不良运用QC工具展开分析讨论，并将结果可视化显示在大家容易看到的地方，提醒大家，防止再次发生同样的问题，同时谁有新的建议可以随时提出，大家一起讨论修订。

六西格玛也是目前企业质量管理中运用比较广泛的工具，它是一种用于改善企业质量流程管理的技术，它以“零缺陷”的完美追求，带动质量成本的大幅度降低。质量分析工具在广泛使用，可以提高产品质量，从而最终实现财务成本的降低，同时实现企业竞争力的突破。

4.产品故障诊断与预测。无处不在的传感器、互联网技术的利用，使得产品故障诊断实时进行，提高了产品故障诊断的及时性。利用数据挖掘与分析技术，对记录的数据进行建模与仿真，可以对产品故障实行动态预测。

5.生产计划的科学制定。生产环节的大数据具有很大的利用价值，对其进行挖掘与分析，对计划制定具有指导意义。通过对计划与完成的对比分析，发现计划与实际完成的偏差，在考虑产能约束、人员技能、物料供应、工装模具等生产资源的基础上，通过智能的优化算法，建立计划制定模型，从而制定更加科学合理的生产计划。

6.进行科学合理的产品定价。产品定价的合理性需要有详细的基础数据和试验数据作为支撑。一方面能够获取更加详细的微观数据信息，使产品成品的分析更加科学精确。另一方面可以研究客户对产品定价的敏感度。通过这些数据分析，为产品定价提供决策参考。

7.实现产品生命周期管理。随着物联网的发展，条形码、二维码、RFID等能够唯一标示产品，传感器、可穿戴设备、智能感知、视频采集、增强现实等技术能将产品生命周期的信息进行实时采集和分析，这些数据能够帮助企业在供应链的各个环节跟踪产品，收集产品使用信息，从而实现产品生命周期的管理。这些数据还可以用于售后服务，提高售后服务质量，从而提高产品竞争力。

8.库存管理。信息化高度发达，可以获取工业企业各方面的信息。库存信息将完全展现在管理者面前，通过数据分析和挖掘，可以准确知道产品原材料和产成品库存量。根据原材料库存量和生产计划确定原材料需求量，在此基础上进行采购，可以保证产品生产需求，有最大限度地减少了资源浪费。

9.完善供应商管理，实现准时化采购。在对原材料大量数据挖掘和分析的基础上，可以选择最合适的供应商，保证原材料质量和准时供应，产品质量得到有效控制，同时降低库存成本，增加了制造的敏捷性与柔性。