导读：
大数据分析是指通过机器学习、数据挖掘、自然语言处理等技术，对规模巨大的企业业务数据进行分析，其目的是根据分析结果获得指导战略和决策的建议。
大数据分析师已经成为当今职场上一个热门的岗位。企业对大数据分析工具和分析师技术的需求正在逐年上升。
为什么要做大数据分析？
互联网上及企业内部每时每刻都会产生大量的数据，特别是云时代的到来，大数据这个概念被人们认识和使用。
大数据作为最火热的IT行业词汇之一，与之相关的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。
大数据作为最火热的IT行业词汇之一，与之相关的数据仓库、数据安全、数据分析、数据挖掘等等围绕大数据的商业价值的利用逐渐成为行业人士争相追捧的利润焦点。
随着大数据时代的来临，要想大数据被更好地认识和使用，从中提炼有价值的情报作为企业的数据资产，就需要进行大数据分析。大数据分析已经成为各行各业人员必备的技能之一。
大数据分析对企业经营的主要价值
在海量数据集中，有结构化的数据、半结构化数据和非结构化的数据，但绝大部分还是非结构化的。
“95% 的企业数据都是非结构化的。”——《福布斯》（Forbes）
打造极致产品，解决现有客户的痛点
创造具有巨大市场潜力的极致产品，洞察产品应用场景、挖掘客户痛点、设计产品价值。
实现创新超越，发现行业爆品，分析成功原因，借鉴竞品。
实现产品有效优化，改进产品和服务，分析用户的核心诉求、影响用户选择的关键要素。
基于大数据分析，了解潜在客户
分析用户媒体偏好、购买习惯，发现触达渠道，媒体渠道受众画像。
数据辅助营销规划，了解用户群价值观、兴趣爱好、心理诉求，被用户接受、感知、主动传播。
营销活动监测与评估，实时监测传播情况，发现机会和瓶颈，动态调整。
企业与品牌形象运营，预测企业整体规划
企业品牌形象监测与维护，实时掌握互联网上的企业口碑动向，为企业公关争分夺秒。
控制负面情绪的恶性发酵，实时追踪互联网负面情绪，探究问题原因。
大数据分析需要具备哪些技术做支撑
多种资源类型、精准、快速的数据获取技术
智能分析技术
自然语言非结构化的问题对数据的分类、加工及分析带来了非常大困难，而文本信息抽取可以从自然语言文本中抽取出特定的数据信息，帮助数据应用者将海量内容自动分类、提取和重构。
精准的语义分析能力
如何为文本数据打上丰富的业务分类标签，是文本大数据分析的重要基础工作，分析师可以在多维数据标签的基础上进行高复杂性的分类与统计，从结果中洞察业务趋势及可能存在的问题。
大数据分析的应用场景
社会化媒体聆听
通过社媒，倾听目标消费者的需求和意见，打造更优的产品、更精准的营销、更高效的品牌运营，构建社会化聆听平台。
了解消费者用车场景↓↓↓
企业自身舆情监测
提高企业整体分析研究能力、市场快速反应能力，建立起以知识管理为核心的“情报数据仓库”。利用全景洞察信息的模式，引导舆论方向，化解危机，提高核心竞争力。
竞品舆情分析
企业为了取得市场竞争优势，对竞争环境、竞争对手进行情报研究，进行量化分析对比，结合整体竞争环境由此得出提高竞争力的策略和方法，取得市场竞争优势。
分析三款不同品牌手机的消费者反馈↓↓↓
行业情报研究
了解行业风险，跟随行业动态，适时调整公司及产品策略，保持企业在行业中的竞争力。
某产品所在行业趋势变化图↓↓↓
产品口碑监控
对产品在网上的口碑进行实时跟踪，第一时间了解消费者对于产品情况的反馈，把握交易机会，及时应对产品口碑风险，调整适当的营销策略。
某品牌手机的消费者反馈↓↓↓
大数据可视化分析
实时观测、跟踪数据，多维度的分析让您快速理解数据的含义和变化
大数据分析是潮流，但也是一个复杂的过程，不断提高大数据分析能力是业界研究发展的目标。希望通过大数据分析得到更多深入、有价值的信息，为我们的生产生活、企业经营、社会服务等各方面带来高效、便捷的服务。
发布于 03-25
