【51CTO.com快譯】大數(shù)據(jù)分析可以幫助獲取潛在用戶數(shù)據(jù)、對(duì)其進(jìn)行處理、清理并獲得有價(jià)值的輸出。而且，預(yù)測(cè)分析可以根據(jù)你過去、現(xiàn)在和未來(lái)的業(yè)務(wù)事件做出預(yù)測(cè)。想知道大數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)分析是如何工作的？閱讀本文將會(huì)獲得答案。

?[[425311]]??

大數(shù)據(jù)分析在當(dāng)今市場(chǎng)上的地位如何？

大數(shù)據(jù)代表在研究和分析中變得有價(jià)值的原始和大量信息集。我們擁有的新技術(shù)越多，這些技術(shù)積累的數(shù)據(jù)容量就越大。因此，通過分析來(lái)利用這些大量信息是非常重要的。而且，這種類型的分析需要特定的工具和自動(dòng)化，因?yàn)槿祟悷o(wú)法手動(dòng)處理大數(shù)據(jù)，因?yàn)檫@是不可能的。自動(dòng)化大數(shù)據(jù)分析的過程稱為大數(shù)據(jù)分析。

大數(shù)據(jù)分析是一個(gè)龐大的過程，它從不同的角度分析大數(shù)據(jù)，以確保存在模式和相關(guān)性、市場(chǎng)趨勢(shì)和客戶偏好，并在組織的幫助下做出正確的業(yè)務(wù)決策。因此，數(shù)據(jù)分析是任何行業(yè)中所有組織的首要任務(wù)之一。

大數(shù)據(jù)分析的好處是什么？

Allied Market Research報(bào)告稱，到 2027 年，全球大數(shù)據(jù)和商業(yè)分析市場(chǎng)預(yù)計(jì)將達(dá)到 4209.8 億美元，從 2020 年到 2027 年的復(fù)合年增長(zhǎng)率為 10.9%。這也不足為奇，因?yàn)榻M織可以從使用大數(shù)據(jù)分析軟件和工具以及制定數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策以改善業(yè)務(wù)成果。最常見的改進(jìn)可能包括有效營(yíng)銷、新收入、客戶個(gè)性化和提高運(yùn)營(yíng)效率，從而使企業(yè)在競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手中名列前茅。

在大數(shù)據(jù)分析的潛在好處中，你可以發(fā)現(xiàn)：

• 快速分析以不同來(lái)源、格式和類型存在的大量數(shù)據(jù)。
• 能夠快速做出更好的決策以更有效地制定戰(zhàn)略，改進(jìn)戰(zhàn)略決策領(lǐng)域，例如供應(yīng)鏈和運(yùn)營(yíng)。
• 借助有效優(yōu)化的業(yè)務(wù)流程，可以節(jié)省成本。
• 更深入地了解客戶需求、行為和情緒，這會(huì)對(duì)營(yíng)銷洞察產(chǎn)生積極影響，并為進(jìn)一步的產(chǎn)品開發(fā)提供廣泛的信息。
• 從大量數(shù)據(jù)樣本中提取的更有效的風(fēng)險(xiǎn)管理策略。

Analytics Insight 報(bào)告了 2021 年值得關(guān)注的10 種大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，其中包括：

• Apache Hadoop](https://hadoop.apache.org/)：一個(gè)軟件庫(kù)，它使用簡(jiǎn)單的編程模型跨計(jì)算機(jī)集群對(duì)大型數(shù)據(jù)集進(jìn)行分布式處理。
• MongoDB：一個(gè)基于文檔的分布式數(shù)據(jù)庫(kù)，主要目的是幫助現(xiàn)代應(yīng)用程序開發(fā)人員開發(fā)和使用云。
• R：為統(tǒng)計(jì)計(jì)算和圖形創(chuàng)建的免費(fèi)軟件環(huán)境。
• Tableau：一個(gè)可視化分析平臺(tái)，有助于查看和理解可以解決潛在問題的數(shù)據(jù)。
• Cassandra：一個(gè)開源的 NoSQL 數(shù)據(jù)庫(kù)，能夠以極快的速度和盡可能高的性能管理大量數(shù)據(jù)。
• Qlik：一種端到端的多云數(shù)據(jù)集成分析解決方案，可將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為有價(jià)值的洞察力，從而彌合所有信息差距。
• Splunk：一個(gè)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，具有額外的安全性、可觀察性、IT 運(yùn)營(yíng)以及包括數(shù)據(jù)處理在內(nèi)的一切。
• ElasticSearch：具有 RESTful 搜索的分布式分析引擎，可以解決越來(lái)越多的用例。
• Knime：通過簡(jiǎn)單直觀的環(huán)境創(chuàng)建和產(chǎn)生數(shù)據(jù)科學(xué)的軟件，使大數(shù)據(jù)利益相關(guān)者能夠?qū)Ｗ⒂谒麄兊暮诵妮斎搿?/li>
• RapidMiner：一個(gè)端到端的透明數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)，為構(gòu)建 ML 模型進(jìn)行了集成和優(yōu)化，可以使用可視化工作流設(shè)計(jì)器或自動(dòng)建模來(lái)設(shè)計(jì)這些模型，并部署 ML 模型，將它們轉(zhuǎn)化為有益的行動(dòng)。

大數(shù)據(jù)分析如何工作？

大數(shù)據(jù)分析主要有收集數(shù)據(jù)、處理信息、清理和分析這4 個(gè)關(guān)鍵流程。

收集數(shù)據(jù)

移動(dòng)記錄、客戶反饋表、從客戶那里收到的郵件線程、調(diào)查報(bào)告、社交媒體平臺(tái)和移動(dòng)應(yīng)用程序是數(shù)據(jù)分析師可以收集特定信息的來(lái)源。不同的企業(yè)試圖利用數(shù)據(jù)收集和提取所有有價(jià)值的信息來(lái)獲得洞察力、進(jìn)步和繁榮。從較老的入伍者那里分析的大數(shù)據(jù)非?；靵y - 非結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化。因此，如果不使用特定工具，則無(wú)法讀取此信息。

處理數(shù)據(jù)

收集數(shù)據(jù)后，下一步要使用它需要將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)池或倉(cāng)庫(kù)中。位于一個(gè)方便的地方允許分析師組織、配置和分組大數(shù)據(jù)的部分和位，以便為每個(gè)請(qǐng)求繪制更大的圖，這對(duì)于最終結(jié)果也將更加準(zhǔn)確。

清理數(shù)據(jù)

為確保處理過的數(shù)據(jù)分析師的工作是完整和可行的，它必須沒有重復(fù)、水汪汪的輸入、系統(tǒng)錯(cuò)誤和其他類型的偏差。因此，這一步允許打磨大數(shù)據(jù)，以便在之后獲得更準(zhǔn)確的結(jié)果。

分析數(shù)據(jù)

這是最后一步，可以分析收集、處理和清理的原始數(shù)據(jù)，并有可能提取急需的結(jié)果。在這里，你可以使用：

• 數(shù)據(jù)挖掘（幫助提取有用和可行的數(shù)據(jù)模式）
• 人工智能（使用類人思維探索和提取深度數(shù)據(jù)分析）
• 文本挖掘（在人工智能的幫助下，可以從非結(jié)構(gòu)化文本信息池中獲得有意義的信息洞察）
• 機(jī)器學(xué)習(xí)（使用人工智能讓計(jì)算機(jī)根據(jù)過去的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行學(xué)習(xí)）
• 預(yù)測(cè)分析（基于過去和歷史數(shù)據(jù)分析對(duì)企業(yè)的偉大預(yù)測(cè)和未來(lái)洞察）
• 深度學(xué)習(xí)（分析和提取龐大的非托管數(shù)據(jù)）

盡管大數(shù)據(jù)分析有許多分析數(shù)據(jù)的可能性和方法，但讓我們關(guān)注預(yù)測(cè)分析及其在 2021 年的表現(xiàn)。

預(yù)測(cè)分析今天處于什么位置？

據(jù) IBM 稱，大數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)分析屬于高級(jí)分析。它能夠借助歷史數(shù)據(jù)、統(tǒng)計(jì)建模、數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的結(jié)果。企業(yè)借助可預(yù)測(cè)的數(shù)據(jù)模式，使用預(yù)測(cè)分析來(lái)了解其風(fēng)險(xiǎn)和機(jī)遇。

預(yù)測(cè)分析也屬于大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)科學(xué)。今天，企業(yè)使用事務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)、設(shè)備日志文件、圖像、視頻、傳感器和其他數(shù)據(jù)源來(lái)獲得洞察力。你可以借助深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法從這些數(shù)據(jù)中提取信息。你能從數(shù)據(jù)提取中得到什么？你將看到數(shù)據(jù)范圍內(nèi)的模式，并將能夠預(yù)測(cè)未來(lái)的事件。例如，算法方法包括線性和非線性回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和決策樹。

預(yù)測(cè)分析在銀行、醫(yī)療保健、人力資源、營(yíng)銷和銷售、零售和供應(yīng)鏈等行業(yè)中最有用。根據(jù) Statista 報(bào)告，隨著越來(lái)越多的企業(yè)將預(yù)測(cè)分析大數(shù)據(jù)技術(shù)用于幾乎所有領(lǐng)域：從欺詐檢測(cè)到醫(yī)療診斷，到 2022 年，市場(chǎng)預(yù)測(cè)有望實(shí)現(xiàn) 110 億美元的年收入。

預(yù)測(cè)分析的類型有哪些？

通常，有三種類型的預(yù)測(cè)分析業(yè)務(wù)可以應(yīng)用于：

• 預(yù)測(cè)建模
• 描述性建模
• 決策建模

預(yù)測(cè)建模

預(yù)測(cè)建模需要統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)才能預(yù)測(cè)結(jié)果。預(yù)測(cè)建模的主要目標(biāo)是確保不同樣本中的相似單元具有相似的性能，反之亦然。例如，你可以借助預(yù)測(cè)建模來(lái)預(yù)測(cè)客戶的行為和信用風(fēng)險(xiǎn)。

描述性建模

描述性建模傾向于將客戶分組以描述數(shù)據(jù)集中的某些關(guān)系。因此，你將獲得客戶和產(chǎn)品之間不同關(guān)系的摘要，例如考慮年齡、地位、性別等的產(chǎn)品偏好。

決策建模

決策建模顯示了決策中元素之間的清晰關(guān)系。這些可能是數(shù)據(jù)、決策和預(yù)測(cè)結(jié)果。元素之間的關(guān)系可以潛在地預(yù)測(cè)未來(lái)結(jié)果，增加所需結(jié)果的可能性并減少其他結(jié)果。

預(yù)測(cè)分析的好處是什么？

應(yīng)用于預(yù)測(cè)分析可以為企業(yè)帶來(lái)8 項(xiàng)主要好處：

1. 讓你在市場(chǎng)上更具競(jìng)爭(zhēng)力
2. 開辟新產(chǎn)品（服務(wù)）機(jī)會(huì)
3. 優(yōu)化產(chǎn)品（服務(wù)）的性能
4. 根據(jù)客戶的喜好獲得洞察力
5. 減少成本浪費(fèi)和風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生
6. 立即解決問題
7. 100%滿足用戶需求
8. 改善協(xié)作

預(yù)測(cè)分析如何工作？

為了利用預(yù)測(cè)分析，每個(gè)業(yè)務(wù)都應(yīng)該由業(yè)務(wù)目標(biāo)驅(qū)動(dòng)。例如，目標(biāo)可能是降低成本、優(yōu)化時(shí)間和消除浪費(fèi)。該目標(biāo)可以在其中一個(gè)預(yù)測(cè)分析模型的幫助下得到支持，以處理大量數(shù)據(jù)并接收最初所需的結(jié)果。

基于上面的解釋，讓我們定義一些應(yīng)用于預(yù)測(cè)分析的基本步驟。例如，要預(yù)測(cè)銷售收入，必須：

• 步驟 1.從多個(gè)來(lái)源獲取數(shù)據(jù)，尤其是具有產(chǎn)品銷售數(shù)據(jù)、營(yíng)銷預(yù)算和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 (GDP) 值的數(shù)據(jù)。
• 步驟 2.從任何不必要的成分中清除數(shù)據(jù)，并根據(jù)相似的數(shù)據(jù)類型對(duì)其進(jìn)行累積或分組。
• 步驟 3.創(chuàng)建預(yù)測(cè)模型。例如，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以應(yīng)用于收入預(yù)測(cè)。
• 步驟 4.將模型開發(fā)到生產(chǎn)環(huán)境中，并使其可通過其他應(yīng)用程序訪問。

世界如何使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析？

為了預(yù)測(cè)未來(lái)事件，預(yù)測(cè)分析會(huì)識(shí)別有意義的大數(shù)據(jù)模式。預(yù)測(cè)分析可以應(yīng)用于現(xiàn)在、過去和未來(lái)的未知數(shù)據(jù)。使用大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)分析能夠提供有價(jià)值的商業(yè)智能。

為了產(chǎn)生影響， 大數(shù)據(jù)中的預(yù)測(cè)分析有幾種工作模型，包括：

決策樹

該模型看起來(lái)像一棵樹，其中樹的分支表示可用的選擇，而單獨(dú)的葉子表示決策。該模型使用簡(jiǎn)單，可以為你節(jié)省緊急決策的時(shí)間，在短時(shí)間內(nèi)預(yù)測(cè)最佳結(jié)果。

回歸

此模型用于統(tǒng)計(jì)分析，你擁有大量數(shù)據(jù)并需要確定某些模式。此外，輸入之間應(yīng)該存在線性關(guān)系。該模型構(gòu)成了一個(gè)公式，該公式顯示了數(shù)據(jù)集中所有輸入之間的具體關(guān)系。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

這個(gè)模型在某種程度上模仿了人腦的工作。它處理應(yīng)用于人工智能和模式識(shí)別的復(fù)雜數(shù)據(jù)關(guān)系。需要了解輸入和輸出之間的關(guān)系或需要預(yù)測(cè)事件的大量數(shù)據(jù)存在問題，因此該模型成為一個(gè)有用的工具。

使用預(yù)測(cè)分析的行業(yè)和項(xiàng)目

需要分析大量數(shù)據(jù)的行業(yè)正在積極**使用大數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析**。這些行業(yè)是：

• 衛(wèi)生保健
• 零售
• 銀行業(yè)
• 制造業(yè)
• 公共交通工具
• 網(wǎng)絡(luò)安全

最適合使用大數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)分析的項(xiàng)目是：

• 網(wǎng)絡(luò)安全大數(shù)據(jù)
• 健康狀況預(yù)測(cè)
• 云服務(wù)器異常檢測(cè)
• 招聘大數(shù)據(jù)職位簡(jiǎn)介
• 大數(shù)據(jù)采集中的惡意用戶檢測(cè)
• 旅游行為分析
• 信用評(píng)分
• 電價(jià)預(yù)測(cè)

該列表可以更進(jìn)一步。預(yù)測(cè)分析幾乎適用于任何地方。

大數(shù)據(jù)分析 和預(yù)測(cè)分析都可以借助正在分析、分組和清理所有不相關(guān)信息的消費(fèi)者數(shù)據(jù)集來(lái)幫助你推進(jìn)業(yè)務(wù)。對(duì)大數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)分析使企業(yè)能夠展望未來(lái)，并根據(jù)過去和現(xiàn)在的經(jīng)驗(yàn)以及預(yù)先計(jì)劃的未來(lái)方向發(fā)展。

【51CTO譯稿，合作站點(diǎn)轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明原文譯者和出處為51CTO.com】