大數(shù)據(jù)分析

前言：想要寫出一篇令人眼前一亮的文章嗎？我們特意為您整理了5篇大數(shù)據(jù)分析范文，相信會為您的寫作帶來幫助，發(fā)現(xiàn)更多的寫作思路和靈感。

大數(shù)據(jù)分析范文第1篇

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)分析；數(shù)據(jù)挖掘；體系建設(shè)

引言

進(jìn)入21世紀(jì)以來，隨著高新科技的迅猛發(fā)展和經(jīng)濟(jì)全球化發(fā)展的趨勢，我國國民經(jīng)濟(jì)迅速增長，各行業(yè)、領(lǐng)域的發(fā)展也頗為迅猛，人們生活水平與日俱增，在物質(zhì)生活得到極大滿足的前提下，更加追求精神層面以及視覺上的享受，這就涉及到數(shù)據(jù)信息方面的內(nèi)容。在經(jīng)濟(jì)全球化、科技一體化、文化多元化的時(shí)代，數(shù)據(jù)信息的作用和地位是不可小覷的，處理和歸類數(shù)據(jù)信息是達(dá)到信息傳遞的基礎(chǔ)條件，是發(fā)展各學(xué)科科技交融的前提。

然而，世界上的一切事物都包含著兩個(gè)方面，這兩個(gè)方面既相互對立，又相互統(tǒng)一。矛盾即對立統(tǒng)一。矛盾具有斗爭性和同一性兩種基本屬性，我們必須用一分為二的觀點(diǎn)、全面的觀點(diǎn)看問題。同時(shí)要積極創(chuàng)造條件，促進(jìn)矛盾雙方的相互轉(zhuǎn)變。數(shù)據(jù)信息在帶給人們生產(chǎn)生活極大便利的同時(shí)，還會被諸多社會數(shù)據(jù)信息所困擾。為了使廣大人民群眾的日常生活更加便捷，需要其客觀、正確地使用、處理數(shù)據(jù)信息，完善和健全數(shù)據(jù)分析技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘手段，通過各種切實(shí)可行的數(shù)據(jù)分析方法科學(xué)合理地分析大數(shù)據(jù)時(shí)代下的數(shù)據(jù)，做好數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)工作。

1 實(shí)施數(shù)據(jù)分析的方法

在經(jīng)濟(jì)社會快速發(fā)展的背景下，我國在科學(xué)信息技術(shù)領(lǐng)域取得長足進(jìn)步?？萍夹畔⒌陌l(fā)展在極大程度上促進(jìn)了各行各業(yè)的繁榮發(fā)展和長久進(jìn)步，使其發(fā)展更加全面化、科學(xué)化、專業(yè)化，切實(shí)提升了我國經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展，從而形成了一個(gè)最佳的良性循環(huán)，我國也由此進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時(shí)代。對于大數(shù)據(jù)時(shí)代而言，數(shù)據(jù)分析環(huán)節(jié)是必不可少的組成部分，只有科學(xué)準(zhǔn)確地對信息量極大的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、篩選，才能使其更好地服務(wù)于社會，服務(wù)于廣大人民群眾。正確處理數(shù)據(jù)進(jìn)行分析過程是大數(shù)據(jù)時(shí)代下數(shù)據(jù)分析的至關(guān)重要的環(huán)節(jié)。眾所周知，大數(shù)據(jù)具有明顯的優(yōu)勢，在信息處理的過程中，需要對大容量數(shù)據(jù)、分析速率，以及多格式的數(shù)據(jù)三大問題進(jìn)行詳細(xì)的分析和掌握。

1.1 Hadoop HDFS

HDFS，即分布式文件系統(tǒng)，主要由客戶端模塊、元數(shù)據(jù)管理模塊、數(shù)據(jù)存儲服務(wù)模塊等模塊組成，其優(yōu)勢是儲存容量較大的文件，通常情況下被用于商業(yè)化硬件的群體中。相比于低端的硬件群體，商業(yè)化的硬件群體發(fā)生問題的幾率較低，在儲存大容量數(shù)據(jù)方面?zhèn)涫軞g迎和推崇。Hadoop，即是分布式計(jì)算，是一個(gè)用于運(yùn)行應(yīng)用程序在大型集群的廉價(jià)硬件設(shè)備上的框架，為應(yīng)用程序的透明化的提供了一組具有穩(wěn)定性以及可靠性的接口和數(shù)據(jù)運(yùn)動，可以不用在價(jià)格較高、可信度較高的硬件上應(yīng)用。一般情況下，面對出現(xiàn)問題概率較高的群體，分布式文件系統(tǒng)是處理問題的首選，它采用繼續(xù)運(yùn)用的手法進(jìn)行處理，而且還不會使用戶產(chǎn)生明顯的運(yùn)用間斷問題，這是分布式計(jì)算的優(yōu)勢所在，而且還在一定程度上減少了機(jī)器設(shè)備的維修和維護(hù)費(fèi)用，特別是針對于機(jī)器設(shè)備量龐大的用戶來說，不僅降低了運(yùn)行成本，而且還有效提高了經(jīng)濟(jì)效益。

1.2 Hadoop的優(yōu)點(diǎn)與不足

隨著移動通信系統(tǒng)發(fā)展速度的不斷加快，信息安全是人們關(guān)注的重點(diǎn)問題。因此，為了切實(shí)有效地解決信息數(shù)據(jù)安全問題，就需要對大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)信息，使數(shù)據(jù)信息更加準(zhǔn)確，安全。在進(jìn)行數(shù)據(jù)信息的過程中，Hadoop是最常用的解決問題的軟件構(gòu)架之一，它可以對眾多數(shù)據(jù)實(shí)行分布型模式解決，在處理的過程中，主要依據(jù)一條具有可信性、有效性、可伸縮性的途徑進(jìn)行數(shù)據(jù)信息處理，這是Hadoop特有的優(yōu)勢。但是世界上一切事物都處在永不停息地變化發(fā)展之中，都有其產(chǎn)生、發(fā)展和滅亡的歷史，發(fā)展的實(shí)質(zhì)是事物的前進(jìn)和上升，是新事物的產(chǎn)生和舊事物的滅亡，因此，要用科學(xué)發(fā)展的眼光看待問題。Hadoop同其他數(shù)據(jù)信息處理軟件一樣，也具有一定的缺點(diǎn)和不足。主要表現(xiàn)在以下幾個(gè)方面。

首先，就現(xiàn)階段而言，在企業(yè)內(nèi)部和外部的信息維護(hù)以及保護(hù)效用方面還存在一定的不足和匱乏，在處理這種數(shù)據(jù)信息的過程中，需要相關(guān)工作人員以手動的方式設(shè)置數(shù)據(jù)，這是Hadoop所具有的明顯缺陷。因?yàn)樵跀?shù)據(jù)設(shè)置的過程中，相關(guān)數(shù)據(jù)信息的準(zhǔn)確性完全是依靠工作人員而實(shí)現(xiàn)的，而這種方式的在無形中會浪費(fèi)大量的時(shí)間，并且在設(shè)置的過程中出現(xiàn)失誤的幾率也會大大增加。一旦在數(shù)據(jù)信息處理過程中的某一環(huán)節(jié)出現(xiàn)失誤，就會導(dǎo)致整個(gè)數(shù)據(jù)信息處理過程失效，浪費(fèi)了大量的人力、物力，以及財(cái)力。

其次，Hadoop需求社會具備投資構(gòu)建的且專用的計(jì)算集群，在構(gòu)建的過程中，會出現(xiàn)很多難題，比如形成單個(gè)儲存、計(jì)算數(shù)據(jù)信息和儲存，或者中央處理器應(yīng)用的難題。不僅如此，即使將這種儲存形式應(yīng)用于其他項(xiàng)目的上，也會出現(xiàn)兼容性難的問題。

2 實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘的方法

隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展以及我國社會經(jīng)濟(jì)體系的不斷完善，數(shù)據(jù)信息處理逐漸成為相關(guān)部門和人們重視的內(nèi)容，并且越來越受到社會各界的廣泛關(guān)注和重視，并使數(shù)據(jù)信息分析和挖掘成為熱點(diǎn)話題。在現(xiàn)階段的大數(shù)據(jù)時(shí)代下，實(shí)施數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的方法有很多，且不同的方法適用的挖掘方向不同?；诖?，在實(shí)際進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘的過程中，需要根據(jù)數(shù)據(jù)挖掘項(xiàng)目的具體情況選擇相應(yīng)的數(shù)據(jù)挖掘方法。數(shù)據(jù)挖掘方法有分類法、回歸分析法、Web數(shù)據(jù)挖掘法，以及關(guān)系規(guī)則法等等。文章主要介紹了分類法、回歸分析法、Web數(shù)據(jù)挖掘法對數(shù)據(jù)挖掘過程進(jìn)行分析。

2.1 分類法

隨著通信行業(yè)快速發(fā)展，基站建設(shè)加快，網(wǎng)絡(luò)覆蓋多元化，數(shù)據(jù)信息對人們的生產(chǎn)生活影響越來越顯著。計(jì)算機(jī)技術(shù)等應(yīng)用與發(fā)展在很大程度上促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的進(jìn)步，提高了人們的生活水平，推動了人類文明的歷史進(jìn)程。在此背景下，數(shù)據(jù)分析與挖掘成為保障信息安全的基礎(chǔ)和前提。為了使得數(shù)據(jù)挖掘過程更好地進(jìn)行，需要不斷探索科學(xué)合理的方法進(jìn)行分析，以此確保大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)程更具準(zhǔn)確性和可靠性。分類法是數(shù)據(jù)挖掘中常使用的方法之一，主要用于在數(shù)據(jù)規(guī)模較大的數(shù)據(jù)庫中尋找特質(zhì)相同的數(shù)據(jù)，并將大量的數(shù)據(jù)依照不同的劃分形式區(qū)分種類。對數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類的主要目的是將數(shù)據(jù)項(xiàng)目放置在特定的、規(guī)定的類型中，這樣做可以在極大程度上為用戶減輕工作量，使其工作內(nèi)容更加清晰，便于后續(xù)時(shí)間的內(nèi)容查找。另外，數(shù)據(jù)挖掘的分類還可以為用戶提高經(jīng)濟(jì)效益。

2.2 回歸分析法

除了分類法之外，回顧分析法也是數(shù)據(jù)挖掘經(jīng)常采用的方法。不同于分類法中對相同特質(zhì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，回歸分析法主要是對數(shù)據(jù)庫中具有獨(dú)特性質(zhì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行展現(xiàn)，并通過利用函數(shù)關(guān)系來展現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系和區(qū)別，進(jìn)而分析相關(guān)數(shù)據(jù)信息特質(zhì)的依賴程度。就目前而言，回歸分析法通常被用于數(shù)據(jù)序列的預(yù)計(jì)和測量，以及探索數(shù)據(jù)之間存在的聯(lián)系。特別是在市場營銷方面，實(shí)施回歸分析法可以在營銷的每一個(gè)環(huán)節(jié)中都有所體現(xiàn)，能夠很好地進(jìn)行數(shù)據(jù)信息的挖掘，進(jìn)而為市場營銷的可行性奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2.3 Web數(shù)據(jù)挖掘法

通訊網(wǎng)絡(luò)極度發(fā)達(dá)的現(xiàn)今時(shí)代，大大地豐富了人們的日常生活，使人們的生活更具科技性和便捷性，這是通過大規(guī)模的數(shù)據(jù)信息傳輸和處理而實(shí)現(xiàn)的。為了將龐大的數(shù)據(jù)信息有目的性地進(jìn)行分析和挖掘，就需要通過合適的數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行處理。Web數(shù)據(jù)挖掘法主要是針對網(wǎng)絡(luò)式數(shù)據(jù)的綜合性科技，到目前為止，在全球范圍內(nèi)較為常用的Web數(shù)據(jù)挖掘算法的種類主要有三種，且這三種算法涉及的用戶都較為籠統(tǒng)，并沒有明顯的界限可以對用戶進(jìn)行明確、嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膭澐?。隨著高新科技的迅猛發(fā)展，也給Web數(shù)據(jù)挖掘法帶來了一定的挑戰(zhàn)和困難，尤其是在用戶分類層面、網(wǎng)站公布內(nèi)容的有效層面，以及用戶停留頁面時(shí)間長短的層面。因此，在大力推廣和宣傳Web技術(shù)的大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)分析技術(shù)人員要不斷完善Web數(shù)據(jù)挖掘法的內(nèi)容，不斷創(chuàng)新數(shù)據(jù)挖掘方法，以期更好地利用Web數(shù)據(jù)挖掘法服務(wù)于社會，服務(wù)于人們。

3 大數(shù)據(jù)分析挖掘體系建設(shè)的原則

隨著改革開放進(jìn)程的加快，我國社會經(jīng)濟(jì)得到明顯提升，人們物質(zhì)生活和精神文化生活大大滿足，特別是二十一世紀(jì)以來，科學(xué)信息技術(shù)的發(fā)展，更是提升了人們的生活水平，改善了生活質(zhì)量，計(jì)算機(jī)、手機(jī)等先進(jìn)的通訊設(shè)備比比皆是，傳統(tǒng)的生產(chǎn)關(guān)系式和生活方式已經(jīng)落伍，并逐漸被淘汰，新的產(chǎn)業(yè)生態(tài)和生產(chǎn)方式噴薄而出，人們開始進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時(shí)代。因此，為了更好地收集、分析、利用數(shù)據(jù)信息，并從龐大的數(shù)據(jù)信息中精準(zhǔn)、合理地選擇正確的數(shù)據(jù)信息，進(jìn)而更加迅速地為有需要的人們傳遞信息，就需要建設(shè)大數(shù)據(jù)分析與挖掘體系，并在建設(shè)過程中始終遵循以下幾個(gè)原則。

3.1 平臺建設(shè)與探索實(shí)踐相互促進(jìn)

經(jīng)濟(jì)全球化在對全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生巨大推力的同時(shí)，還使得全球技術(shù)競爭更加激烈。為了實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析挖掘體系良好建設(shè)的目的，需要滿足平臺建設(shè)與探索實(shí)踐相互促進(jìn)，根據(jù)體系建設(shè)實(shí)際逐漸摸索分析數(shù)據(jù)挖掘的完整流程，不斷積累經(jīng)驗(yàn)，積極引進(jìn)人才，打造一支具有專業(yè)數(shù)據(jù)分析與挖掘水準(zhǔn)的隊(duì)伍，在實(shí)際的體系建設(shè)過程中吸取失敗經(jīng)驗(yàn)，并適當(dāng)借鑒發(fā)達(dá)國家的先進(jìn)數(shù)據(jù)平臺建設(shè)經(jīng)驗(yàn)，取其精華，促進(jìn)平臺建設(shè)，以此構(gòu)建并不斷完善數(shù)據(jù)分析挖掘體系。

3.2 技術(shù)創(chuàng)新與價(jià)值創(chuàng)造深度結(jié)合

從宏觀意義上講，創(chuàng)新是民族進(jìn)步的靈魂，是國家興旺發(fā)達(dá)的不竭動力。而對于數(shù)據(jù)分析挖掘體系建設(shè)而言，創(chuàng)新同樣具有重要意義和作用。創(chuàng)新是大數(shù)據(jù)的靈魂，在建設(shè)大數(shù)據(jù)分析挖掘體系過程中，要將技術(shù)創(chuàng)新與價(jià)值創(chuàng)造深度結(jié)合，并將價(jià)值創(chuàng)造作為目標(biāo)，輔以技術(shù)創(chuàng)新手段，只有這樣，才能達(dá)到大數(shù)據(jù)分析挖掘體系建設(shè)社會效益與經(jīng)濟(jì)效益的雙重目的。

3.3 人才培養(yǎng)與能力提升良性循環(huán)

意識對物質(zhì)具有反作用，正確反映客觀事物及其發(fā)展規(guī)律的意識，能夠指導(dǎo)人們有效地開展實(shí)踐活動，促進(jìn)客觀事物的發(fā)展。歪曲反映客觀事物及其發(fā)展規(guī)律的意識，則會把人的活動引向歧途，阻礙客觀事物的發(fā)展。由此可以看出意識正確與否對于大數(shù)據(jù)分析挖掘體系平臺建設(shè)的重要意義?；诖?，要培養(yǎng)具有大數(shù)據(jù)技術(shù)能力和創(chuàng)新能力的數(shù)據(jù)分析人才，并定期組織教育學(xué)習(xí)培訓(xùn)，不斷提高他們的數(shù)據(jù)分析能力，不斷進(jìn)行交流和溝通，培養(yǎng)數(shù)據(jù)分析意識，提高數(shù)據(jù)挖掘能力，實(shí)現(xiàn)科學(xué)的數(shù)據(jù)挖掘流程與高效的數(shù)據(jù)挖掘執(zhí)行，從而提升數(shù)據(jù)分析挖掘體系平臺建設(shè)的良性循環(huán)。

4 結(jié)束語

通過文章的綜合論述可知，在經(jīng)濟(jì)全球化趨勢迅速普及的同時(shí)，科學(xué)技術(shù)不斷創(chuàng)新與完善，人們的生活水平和品質(zhì)都有了質(zhì)的提升，先進(jìn)的計(jì)算機(jī)軟件等設(shè)備迅速得到應(yīng)用和推廣。人們實(shí)現(xiàn)信息傳遞的過程是通過對大規(guī)模的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行處理和計(jì)算形成的，而信息傳輸和處理等過程均離不開數(shù)據(jù)信息的分析與挖掘?？梢哉f，我國由此進(jìn)入了大數(shù)據(jù)時(shí)代。然而，就我國目前數(shù)據(jù)信息處理技術(shù)來看，相關(guān)數(shù)據(jù)技術(shù)還處于發(fā)展階段，與發(fā)達(dá)國家的先進(jìn)數(shù)據(jù)分析技術(shù)還存在一定的差距和不足。所以，相關(guān)數(shù)據(jù)分析人員要根據(jù)我國的基本國情和標(biāo)準(zhǔn)需求對數(shù)據(jù)分析技術(shù)進(jìn)行完善，提高思想意識，不斷提出切實(shí)可行的方案進(jìn)行數(shù)據(jù)分析技術(shù)的創(chuàng)新，加大建設(shè)大數(shù)據(jù)分析挖掘體系的建設(shè)，搭建可供進(jìn)行數(shù)據(jù)信息處理、劃分的平臺，為大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析和挖掘提供更加科學(xué)、專業(yè)的技術(shù)，從而為提高我國的科技信息能力提供基本的保障和前提。

參考文獻(xiàn)

[1]唐東波.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的電信客戶流失預(yù)測建模及應(yīng)用[J].大眾商務(wù)，2010（06）.

[2]劉蓉，陳曉紅.基于數(shù)據(jù)挖掘的移動通信客戶消費(fèi)行為分析[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件，2006（02）.

[3]魏娟，梁靜國.基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的企業(yè)客戶關(guān)系管理（CRM）[J].商業(yè)研究，2005（07）.

[4]田苗苗.數(shù)據(jù)挖掘之決策樹方法概述[J].長春大學(xué)學(xué)報(bào)，2004（06）.

[5]王曉佳，楊善林，陳志強(qiáng).大數(shù)據(jù)時(shí)代下的情報(bào)分析與挖掘技術(shù)研究――電信客戶流失情況分析[J].情報(bào)學(xué)報(bào)，2013.

[6]劉京臣.大數(shù)據(jù)時(shí)代的古典文學(xué)研究――以數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘與圖像檢索為中心[J].文學(xué)遺產(chǎn)，2015.

大數(shù)據(jù)分析范文第2篇

福建省高速公路有限公司運(yùn)用微軟大數(shù)據(jù)解決方案，對視頻圖像、交通流、交通環(huán)境等結(jié)構(gòu)和非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行管理，對數(shù)據(jù)中包含的車輛、車主、收費(fèi)站、地理位置等關(guān)聯(lián)信息進(jìn)行分析，改善道路管理效率和用戶出行體驗(yàn)……

10月18日，在微軟公司大數(shù)據(jù)媒體日活動現(xiàn)場，微軟分享了其在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的最新研究成果和解決方案，來自國內(nèi)的銀行、汽車、交通運(yùn)輸、醫(yī)療衛(wèi)生和零售業(yè)用戶分享了其應(yīng)用體驗(yàn)。

大掌控、大智匯、大洞察

在大數(shù)據(jù)成為流行詞之前，微軟便已著手于大數(shù)據(jù)的應(yīng)用與研發(fā)，例如微軟Bing的高質(zhì)量搜索結(jié)果，便是通過分析超過100PB的數(shù)據(jù)得到的。微軟大數(shù)據(jù)解決方案的目標(biāo)，是讓所有用戶都能獲得來自任何數(shù)據(jù)有價(jià)值的洞察力。

微軟大中華區(qū)副總裁兼市場戰(zhàn)略部副總經(jīng)理、大中華區(qū)首席云戰(zhàn)略官謝恩偉介紹，為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，微軟為大數(shù)據(jù)解決方案制定了全面的戰(zhàn)略——大掌控、大智匯、大洞察。

大掌控，即“支持所有數(shù)據(jù)類型的現(xiàn)代化的管理層”。微軟大數(shù)據(jù)解決方案的數(shù)據(jù)管理平臺可以無縫地存儲和處理包括結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)在內(nèi)的所有類型的數(shù)據(jù)。微軟推出的HDInsight是一種適合企業(yè)使用的、基于HDP的Hadoop服務(wù)，它將Windows的簡易性和可管理性帶給Hadoop，提供了結(jié)合Hadoop的擴(kuò)展平臺，并為大數(shù)據(jù)提供了靈活且可擴(kuò)展的云。

大智匯，即“搜索并結(jié)合廣泛數(shù)據(jù)，進(jìn)行先進(jìn)分析與精煉，從而提高數(shù)據(jù)價(jià)值的富集層”。微軟大數(shù)據(jù)解決方案，通過將數(shù)據(jù)和模型與公開的數(shù)據(jù)服務(wù)相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了突破性的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，例如自動發(fā)現(xiàn)與共享防火墻外部的和第三方的數(shù)據(jù)源等。

大洞察，即“用戶熟悉的工具可為用戶提供具有直觀洞察力的洞悉層”。微軟大數(shù)據(jù)解決方案可以使客戶通過熟悉的由Hive add-in for Excel生成的Excel界面，從Hadoop功能中獲取有價(jià)值的洞察力，也可經(jīng)由企業(yè)熟悉的BI工具，如SQL Server 分析服務(wù)、PowerPivot和通過Hive Open Database Connectivity 驅(qū)動生成的Power View來分析Hadoop中的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)分析結(jié)果要“傻瓜化”

“我們要將挖掘與分析的結(jié)果直觀呈現(xiàn)，轉(zhuǎn)換為用戶真正需要的有價(jià)值的洞察力?！?微軟全球高級副總裁、大中華區(qū)董事長兼首席執(zhí)行官賀樂賦說。

賀樂賦說，微軟大數(shù)據(jù)解決方案通過智能化的、甚至是基于云端的平臺和服務(wù)去管理和分析數(shù)據(jù)，從中獲取有價(jià)值的洞察信息，再以用戶最熟悉、最直觀的形式表現(xiàn)出來，從而幫助用戶做出決策。

大數(shù)據(jù)分析范文第3篇

【關(guān)鍵詞】大數(shù)據(jù)時(shí)代 數(shù)據(jù)分析 信息安全防護(hù)

隨著我國網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)不斷的發(fā)展，當(dāng)下時(shí)代已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)時(shí)代。以往大數(shù)據(jù)的概念主要存在于物理學(xué)領(lǐng)域、生物學(xué)領(lǐng)域、生態(tài)環(huán)境學(xué)領(lǐng)域、軍事領(lǐng)域、金融領(lǐng)域、通訊領(lǐng)域等，而當(dāng)下網(wǎng)絡(luò)和信息業(yè)的空前發(fā)展使大數(shù)據(jù)引起了人們的關(guān)注。數(shù)據(jù)信息已經(jīng)滲透到社會的各行各業(yè)，人們通過相關(guān)數(shù)據(jù)信息的發(fā)現(xiàn)和利用，可達(dá)到增加生產(chǎn)率和市場消費(fèi)率的效果。但大數(shù)據(jù)技術(shù)收集信息軟件給網(wǎng)絡(luò)用戶的隱私帶來了問題，網(wǎng)絡(luò)私人信息的安全防護(hù)遭到威脅。因此本文對大數(shù)據(jù)時(shí)代的數(shù)據(jù)分析與信息安全防護(hù)做出相關(guān)研究，研究內(nèi)容如下。

1 大數(shù)據(jù)概述

大數(shù)據(jù)主要是指使用常規(guī)軟件工具無法在規(guī)定的時(shí)間內(nèi)對網(wǎng)絡(luò)往來信息進(jìn)行捕捉和管理以及處理。大數(shù)據(jù)時(shí)代的主要特點(diǎn)為5V，即數(shù)據(jù)總量大（Volume）、類型繁多（Variety）、價(jià)值密度低（Value）、速度快、時(shí)效高（Velocity）。大數(shù)據(jù)的初始計(jì)量單位為P（P=1000T）、E（E=100000T）、Z（Z=10000000T），數(shù)據(jù)量龐大，其種類包括網(wǎng)絡(luò)文字信息、音頻信息、視頻信息、圖片信息以及地理位置等，數(shù)據(jù)種類豐富對數(shù)據(jù)的處理能力也提出了較高的要求。在大數(shù)據(jù)中，雖然信息量大，但可利用的信息是有限的，因此，大數(shù)據(jù)價(jià)值密度較低。大數(shù)據(jù)相對于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)而言，需要人們更強(qiáng)的處理信息的能力和速度，對人們的數(shù)據(jù)駕馭力量提出了挑戰(zhàn)。大數(shù)據(jù)在影響著人們生活方式的同時(shí)，還影響著各個(gè)行業(yè)的發(fā)展，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)也使信息安全面臨著一些問題。

2 大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)分析概述

2.1 抽樣量化

在大數(shù)據(jù)時(shí)代，樣本就是總體本身，因此在分析某事物的過程中，不需依靠少量的數(shù)據(jù)樣本，而是得到全部的數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的抽樣有樣本缺乏穩(wěn)定和隨機(jī)抽樣困難的情況，且在事先設(shè)定好了調(diào)查目的往往會使調(diào)查內(nèi)容和范圍受到人為限制，調(diào)查過程中的側(cè)重點(diǎn)也導(dǎo)致抽樣數(shù)據(jù)無法反映總體情況。另外樣本量的有限也使抽樣結(jié)果缺乏精確性，致使錯(cuò)誤率的增加，同時(shí)傳統(tǒng)抽樣時(shí)間效率和生產(chǎn)率低。

2.2 數(shù)據(jù)模糊計(jì)算

在大數(shù)據(jù)的影響下，人們接受數(shù)據(jù)較為繁雜，數(shù)據(jù)精確性減弱。有數(shù)據(jù)規(guī)模龐大，因此對數(shù)據(jù)追求精確性的可能性較小，測量數(shù)據(jù)和調(diào)查數(shù)據(jù)都會因?yàn)橐恍┎豢煽氐囊蛩鼗蛘J(rèn)為因素致使數(shù)據(jù)精確性欠缺。大數(shù)據(jù)時(shí)代獲得的數(shù)據(jù)量多，但不精確的數(shù)據(jù)也在其中，因此對待大數(shù)據(jù)應(yīng)該看到其有利方面。數(shù)據(jù)的不精確也有利于對事物總體的了解，樣本的增加使信息更為真實(shí)。大數(shù)據(jù)的不精確是不經(jīng)意產(chǎn)生的，因此，在需要精確數(shù)據(jù)的領(lǐng)域還是需要避免不精確性的發(fā)生。

2.3 利用數(shù)據(jù)關(guān)系

關(guān)注事物的相關(guān)性，而不是只追求因果。傳統(tǒng)抽樣中會預(yù)先假定因果，但在大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)的復(fù)雜和龐大，會導(dǎo)致因果關(guān)系復(fù)雜化和分析因果復(fù)雜化。因此，大數(shù)據(jù)不不利于追求因果關(guān)系，而利于事物相關(guān)關(guān)系的追求。大數(shù)據(jù)對數(shù)據(jù)的分析思路為分析數(shù)據(jù)相關(guān)性，事物關(guān)系之間的形式多樣化，關(guān)系和目的也是根據(jù)數(shù)據(jù)的變化而變化，沒有相對較為固定的因果和親疏關(guān)系。

大數(shù)據(jù)所提供的價(jià)值可以讓人們預(yù)判自己所想知道的事情，比如華爾街利用網(wǎng)絡(luò)民眾的情緒變化進(jìn)行拋售股票；基金公司根據(jù)對購物網(wǎng)站顧客的評論來分析產(chǎn)品銷售情況；銀行根據(jù)網(wǎng)絡(luò)求職的崗位情況判斷就業(yè)；投資機(jī)構(gòu)從大數(shù)據(jù)中查找企業(yè)破產(chǎn)的前兆；美國總統(tǒng)團(tuán)隊(duì)根據(jù)社交軟件分析選民喜好。以此可以看出在大數(shù)據(jù)時(shí)代，可利用的數(shù)據(jù)信息對利用者而言十分重要。

3 大數(shù)據(jù)時(shí)代面臨的信息安全問題

3.1 信息安全風(fēng)險(xiǎn)

由于大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)之一為存儲信息較為廣泛，對信息安全性有一定的影響。大數(shù)據(jù)信息海量存儲技術(shù)的成熟降低了信息存儲的成本，因此大數(shù)據(jù)信息處理量顯著增加，處理中心分析信息也變得更加容易。大數(shù)據(jù)信息中心可以根據(jù)終端網(wǎng)絡(luò)用戶的行為信息進(jìn)行分析，然后將結(jié)果提供給信息利用者，分析搜索的商品后向你推薦所感興趣的商品。在移動互聯(lián)網(wǎng)，終端用戶信息被隨時(shí)采集和存儲，造成了信息安全風(fēng)險(xiǎn)。

3.2 個(gè)人隱私泄露

有一些網(wǎng)絡(luò)企業(yè)會對網(wǎng)絡(luò)終端用戶的隱私進(jìn)行搜集。為了贏得市場競爭優(yōu)勢，用戶信息成為了企業(yè)的發(fā)展根據(jù)。比如一些智能手機(jī)軟件會在用戶不知情的情況下，對用戶使用軟件的時(shí)間、地點(diǎn)和位置進(jìn)行信息記錄，發(fā)送到軟件服務(wù)器，暴露用戶的個(gè)人隱私泄露信息。

3.3 安全防護(hù)難度

大數(shù)據(jù)時(shí)代由于非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)類型多、價(jià)值密度低，信息量龐大，因此對安全防護(hù)技術(shù)要求較高，目前我國防護(hù)技術(shù)還未能夠處理大量和多類型的數(shù)據(jù)，因此數(shù)據(jù)防護(hù)難度系數(shù)較高。

4 數(shù)據(jù)時(shí)代面臨的信息安全問題的應(yīng)對措施

4.1 安全技術(shù)研發(fā)

目前大數(shù)據(jù)需要能夠處理大量和多類型的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，以主動發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)中潛藏的威脅，比如利用信息豐富開發(fā)認(rèn)證系統(tǒng)技術(shù)或建設(shè)數(shù)據(jù)真實(shí)分析系統(tǒng)，將惡意信息和無用信息排除在外。

4.2 制定個(gè)人隱私泄露保護(hù)法律法規(guī)

由于大數(shù)據(jù)是新生事物，因此相關(guān)的法律法規(guī)存在空白。網(wǎng)絡(luò)上違法的數(shù)據(jù)信息行為需要有強(qiáng)制和高效的規(guī)則對其進(jìn)行規(guī)范，以保護(hù)個(gè)人信息的合理利用性。

4.3 提高民眾信息安全認(rèn)知

大數(shù)據(jù)來源于民眾，因此提高民眾的信息安全意識，可有效防范數(shù)據(jù)信息面臨的信息安全問題，從而起到維護(hù)個(gè)人隱私泄露、避免負(fù)面影響的作用。

5 結(jié)語

綜上所述，大數(shù)據(jù)時(shí)代數(shù)據(jù)分析與信息安全防護(hù)具有重要意義，當(dāng)下網(wǎng)絡(luò)和信息業(yè)的空前發(fā)展使大數(shù)據(jù)引起了人們的關(guān)注，數(shù)據(jù)信息已經(jīng)滲透到社會的各行各業(yè)，數(shù)據(jù)分析使人們受益匪淺。但大數(shù)據(jù)技術(shù)收集信息軟件給網(wǎng)絡(luò)用戶的信息安全帶來了問題。比如信息安全風(fēng)險(xiǎn)、個(gè)人隱私泄露、安全防護(hù)有難度等，本研究作者經(jīng)過多方面思考提出提高安全技術(shù)研發(fā)程度、制定個(gè)人隱私保護(hù)法律法規(guī)以及提高民眾信息安全認(rèn)知的解決意見，以促進(jìn)大數(shù)據(jù)時(shí)代信息安全性的增加。

參考文獻(xiàn)

[1]田秀霞，王曉玲，高明等.數(shù)據(jù)庫服務(wù)――安全與隱私保護(hù)[J].軟件學(xué)報(bào)，2010，21（5）：991-1006.

[2]劉小龍，鄭滔.一種針對非控制數(shù)據(jù)攻擊的改進(jìn)防御方法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究，2013，30（12）：3762-3766.

[3]李峰，李虎成，於益軍等.基于并行計(jì)算和數(shù)據(jù)復(fù)用的快速靜態(tài)安全校核技術(shù)[J].電力系統(tǒng)自動化，2013，37（14）：75-80.

大數(shù)據(jù)分析范文第4篇

基本的大數(shù)據(jù)的處理流程可以分成數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理與集成、數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)解釋4個(gè)階段。首先獲取數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，因?yàn)樵跀?shù)據(jù)源端的數(shù)據(jù)包含各種各樣的結(jié)構(gòu)，需要使用某種方法將其進(jìn)行預(yù)處理，使數(shù)據(jù)成為某種可以用一種算法分析的統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，接著需要找到這種數(shù)據(jù)分析的算法，將預(yù)處理過的數(shù)據(jù)進(jìn)行算法特定的分析，并將分析的結(jié)果用可視化等手段呈現(xiàn)至用戶端。

1.1數(shù)據(jù)采集

大數(shù)據(jù)的采集是整個(gè)流程的基礎(chǔ)，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和應(yīng)用的發(fā)展以及各種終端設(shè)備的普及，使得數(shù)據(jù)的生產(chǎn)者范圍越來越大，數(shù)據(jù)的產(chǎn)量也越來越多，數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)也越來越復(fù)雜，這也是大數(shù)據(jù)中“大”的體現(xiàn)，所以需要提高數(shù)據(jù)采集速度和精度要求。

1.2數(shù)據(jù)處理與集成

數(shù)據(jù)的處理與集成主要是對前一步采集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)念A(yù)處理，包括格式化、去噪以及進(jìn)一步集成存儲。因?yàn)閿?shù)據(jù)采集步驟采集到的數(shù)據(jù)各種各樣，其數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也并不統(tǒng)一，不利于之后的數(shù)據(jù)分析，而且，一些數(shù)據(jù)屬于無效數(shù)據(jù)，需要去除，否則會影響數(shù)據(jù)分析的精度和可靠性，所以，需要將數(shù)據(jù)統(tǒng)一格式并且去除無效數(shù)據(jù)。通常會設(shè)計(jì)一些過濾器來完成這一任務(wù)。

1.3數(shù)據(jù)分析

在完成了數(shù)據(jù)的采集和處理后，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，因?yàn)樵谶M(jìn)行數(shù)據(jù)分析后才能體現(xiàn)所有大數(shù)據(jù)的重要價(jià)值。數(shù)據(jù)分析的對象是上一步數(shù)據(jù)的處理與集成后的統(tǒng)一格式數(shù)據(jù)，需要根據(jù)所需數(shù)據(jù)的應(yīng)用需求和價(jià)值體現(xiàn)方向?qū)@些原始樣本數(shù)據(jù)進(jìn)一步地處理和分析?，F(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析通常指采用數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘工具對集中存儲的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)分析服務(wù)與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的差別在于其面向的對象不是數(shù)據(jù)，而是數(shù)據(jù)服務(wù)。

1.4數(shù)據(jù)解釋

數(shù)據(jù)解釋是對大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的解釋與展現(xiàn)，在數(shù)據(jù)處理流程中，數(shù)據(jù)結(jié)果的解釋步驟是大數(shù)據(jù)分析的用戶直接面對成果的步驟，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)顯示方式是用文本形式體現(xiàn)的，但是，隨著數(shù)據(jù)量的加大，其分析結(jié)果也更復(fù)雜，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)顯示方法已經(jīng)不足以滿足數(shù)據(jù)分析結(jié)果輸出的需求，因此，數(shù)據(jù)分析企業(yè)會引入“數(shù)據(jù)可視化技術(shù)”作為數(shù)據(jù)解釋方式。通過可視化結(jié)果分析，可以形象地向用戶展示數(shù)據(jù)分析結(jié)果。

2云計(jì)算與大數(shù)據(jù)分析的關(guān)系

云計(jì)算是基于互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)服務(wù)的增加、使用和交付模式，通常涉及通過互聯(lián)網(wǎng)來提供動態(tài)易擴(kuò)展且經(jīng)常是虛擬化的資源，是一種按使用量付費(fèi)的模式。這種模式提供可用的、便捷的、按需的網(wǎng)絡(luò)訪問，進(jìn)入可配置的計(jì)算資源共享池（資源包括網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器、存儲、應(yīng)用軟件、服務(wù)），這些資源能夠被快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務(wù)供應(yīng)商進(jìn)行很少的交互。目前，國內(nèi)外已經(jīng)有不少成熟的云計(jì)算的應(yīng)用服務(wù)。數(shù)據(jù)分析是整個(gè)大數(shù)據(jù)處理流程里最核心的部分。數(shù)據(jù)分析是以數(shù)據(jù)的價(jià)值分析為目的的活動，而基于大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)分析通常表現(xiàn)為對已獲取的海量數(shù)據(jù)的分析，其數(shù)據(jù)來源可能是企業(yè)數(shù)據(jù)也可能是企業(yè)數(shù)據(jù)與互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的融合。從目前的趨勢來看，云計(jì)算是大數(shù)據(jù)的IT基礎(chǔ)，是大數(shù)據(jù)分析的支撐平臺，不斷增長的數(shù)據(jù)量需要性能更高的數(shù)據(jù)分析平臺承載。所以，云計(jì)算技術(shù)的不斷發(fā)展可以為大數(shù)據(jù)分析提供更為靈活、迅速的部署方案，使得大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果更加精確。另一方面，云計(jì)算的出現(xiàn)為大數(shù)據(jù)分析提供了擴(kuò)展性更強(qiáng)，使用成本更低的存儲資源和計(jì)算資源，使得中小企業(yè)也可以通過云計(jì)算來實(shí)現(xiàn)屬于自己的大數(shù)據(jù)分析產(chǎn)品。大數(shù)據(jù)技術(shù)本身也是云計(jì)算技術(shù)的一種延伸。大數(shù)據(jù)技術(shù)涵蓋了從數(shù)據(jù)的海量存儲、處理到應(yīng)用多方面的技術(shù)，包括海量分布式文件系統(tǒng)、并行計(jì)算框架、數(shù)據(jù)庫、實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)處理以及智能分析技術(shù)，如模式識別、自然語言理解、應(yīng)用知識庫等等。但是，大數(shù)據(jù)分析要走向云計(jì)算還要賴于數(shù)據(jù)通信帶寬的提高和云資源的建設(shè)，需要確保原始數(shù)據(jù)能遷移到云環(huán)境以及資源池可以隨需彈性擴(kuò)展。

3基于云計(jì)算環(huán)境的Hadoop

為了給大數(shù)據(jù)處理分析提供一個(gè)性能更高、可靠性更好的平臺，研究者基于MapReduce開發(fā)了一個(gè)基于云計(jì)算環(huán)境的開源平臺Hadoop。Hadoop是一個(gè)以MapReduce算法為分布式計(jì)算框架，包括分布式文件系統(tǒng)（HDFS）、分布式數(shù)據(jù)庫（Hbase、Cassandra）等功能模塊在內(nèi)的完整生態(tài)系統(tǒng)，已經(jīng)成為當(dāng)前最流行的大數(shù)據(jù)處理平臺，并被廣泛認(rèn)可和開發(fā)應(yīng)用?；贖adoop，用戶可編寫處理海量數(shù)據(jù)的分布式并行程序，并將其運(yùn)行于由成百上千個(gè)節(jié)點(diǎn)組成的大規(guī)模計(jì)算機(jī)集群上。

4實(shí)例分析

本節(jié)以電信運(yùn)營商為例，說明在云計(jì)算環(huán)境中基于Hadoop的大數(shù)據(jù)分析給大數(shù)據(jù)用戶帶來的價(jià)值。當(dāng)前傳統(tǒng)語音和短信業(yè)務(wù)量下滑，智能終端快速增長，移動互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)發(fā)展迅速，大數(shù)據(jù)分析可以為運(yùn)營商帶來新的機(jī)會，幫助運(yùn)營商更好地轉(zhuǎn)型。本文數(shù)據(jù)分析樣本來自于某運(yùn)營商的個(gè)人語音和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)清單，通過Hadoop2.6.0在Ubuntu12.04系統(tǒng)中模擬了一個(gè)大數(shù)據(jù)分析平臺來處理獲得的樣本。希望通過對樣本數(shù)據(jù)的分析與挖掘，掌握樣本本身的一些信息。以上分析只是一些很基本的簡單分析，實(shí)際上樣本數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)含的價(jià)值要遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于本文體現(xiàn)的。以上舉例意在說明基于云計(jì)算的大數(shù)據(jù)分析可以在數(shù)據(jù)分析上體現(xiàn)出良好的性能，為企業(yè)帶來更豐富更有效率的信息提取、分類，并從中獲益。

5結(jié)束語

大數(shù)據(jù)分析范文第5篇

為了突破傳統(tǒng)的體育比賽報(bào)道模式、真正挖掘球迷的真實(shí)需求、創(chuàng)造獨(dú)特的報(bào)道視角，騰訊和IBM進(jìn)行了合作，利用IBM的社交大數(shù)據(jù)分析和云計(jì)算技術(shù)，針對社交網(wǎng)上球迷關(guān)于世界杯的廣泛評論、觀點(diǎn)、聲音進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，并獲得對球迷關(guān)注話題、球迷性格特點(diǎn)、獨(dú)特觀點(diǎn)的實(shí)時(shí)掌握，從而讓球迷享受到一場與眾不同的足球報(bào)道體驗(yàn)。

例如，在互聯(lián)網(wǎng)上，很多人會為誰是真球迷、誰是偽球迷爭論不休。而利用社交大數(shù)據(jù)分析則能夠幫助球迷解決這一問題。利用社交大數(shù)據(jù)分析并結(jié)合個(gè)人性格分析模型，可以把不同球星的典型球迷畫像清晰地勾勒出來。不僅是球迷的興趣愛好，連性格特點(diǎn)和行為方式都刻畫得十分詳細(xì)。事實(shí)上，在本屆世界杯期間，與球迷畫像進(jìn)行對比，鑒定自己的真球迷含金量已經(jīng)成為騰訊網(wǎng)上球迷眾多熱門話題之一。

其實(shí)，社交大數(shù)據(jù)分析不僅體現(xiàn)在體育方面。在很多傳統(tǒng)行業(yè)中，社交大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)得到了廣泛的應(yīng)用，并產(chǎn)生了全新的商業(yè)價(jià)值。

客戶細(xì)分和精準(zhǔn)營銷

這也是目前社交大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用最為廣泛的場景之一。通過社交大數(shù)據(jù)分析，企業(yè)可以在海量的社交媒體數(shù)據(jù)中，準(zhǔn)確發(fā)現(xiàn)客戶或潛在客戶，并通過對其社交網(wǎng)絡(luò)語言以及行為的大數(shù)據(jù)分析，清晰掌握不同客戶的特點(diǎn)和潛在需求?！安粌H能夠了解客戶的性別、年齡、收入，而且連性格特點(diǎn)、行為習(xí)慣、潛在購買需求都可以被準(zhǔn)確勾畫出來，基于此，企業(yè)可以制定更加精準(zhǔn)的營銷策略。”IBM大中華區(qū)全球咨詢服務(wù)部高級經(jīng)理郭樹勇說道。

實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的客戶化產(chǎn)品設(shè)計(jì)

基于語義分析技術(shù)的社交大數(shù)據(jù)分析可以更加準(zhǔn)確地判斷社交網(wǎng)絡(luò)上人們語言表達(dá)的意思，從而讓企業(yè)實(shí)時(shí)發(fā)現(xiàn)客戶對產(chǎn)品與服務(wù)的態(tài)度及意見，幫助企業(yè)第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)問題，調(diào)整策略或?qū)崿F(xiàn)產(chǎn)品與服務(wù)的優(yōu)化。

“某全球跨國飲料集團(tuán)利用IBM社交大數(shù)據(jù)分析工具，成功實(shí)現(xiàn)對社交媒體的有效監(jiān)測，不需要任何調(diào)研，就可以在第一時(shí)間掌握消費(fèi)者對自身營銷效果的全面、真實(shí)評價(jià)，洞察競爭對手態(tài)勢。通過捕捉大眾性產(chǎn)品的用戶反饋和評價(jià)，繪制出一個(gè)生動的細(xì)分用戶群像，就可以精準(zhǔn)地進(jìn)行產(chǎn)品功能設(shè)計(jì)和改進(jìn)。”郭樹勇說。

打造創(chuàng)新商業(yè)模式

社交大數(shù)據(jù)分析可以有效地捕捉、篩選、挖掘客戶關(guān)心的熱點(diǎn)話題，更好地幫助企業(yè)決策者明確客戶行為方式，并且發(fā)現(xiàn)潛在的商業(yè)機(jī)遇，從而準(zhǔn)確地抓住市場先機(jī)，來建立以客戶體驗(yàn)為中心的商業(yè)運(yùn)作模式，以便為企業(yè)樹立獨(dú)特的行業(yè)競爭優(yōu)勢，進(jìn)而改變現(xiàn)有的商業(yè)格局。