Question

哪些企业需要大数据分析？

Answer 1

大数据分析的具体内容可以分为四步：1、数据获取：需要把握对问题的商业理解，转化成数据问题来解决，直白点讲就是需要哪些数据，从哪些角度来分析，界定问题后，再进行数据采集。这样，就需要数据分析师具备结构化的逻辑思维。2、数据处理：数据的处理需要掌握有效率的工具，例如：Excel基础、常用函数和公式、数据透视表、VBA程序开发等式必备的；其次是Oracle和SQLsever。这是企业大数据分析不可缺少的技能。还有Hadoop之类的分布式数据库，也应该掌握。3、分析数据：分析数据需要各类统计分析模型，如关联规则、聚类、分类、预测模型等等。SPSS…

Answer 2

大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。
数据蕴藏着各种信息，企业可以通过大量的数据信息总结出很多有用信息，从而依据这些结论来制定相关的决策去帮助企业的运作。因此，各行各业都需要大数据分析，而且大数据分析现在的发展趋势良好。
目前来说，应用大数据分析较多的企业为大型零售商，比如各大型连锁超市；各类银行；各类软件公司比如甲骨文，IBM，微软和SAP等

Answer 3

企业应用大数据分析就要借助一些数据分析工具，比如商业智能软件finebi，有了工具就等于完成了一半。一般数据分析工作可分为以下三个步骤：
1、明确业务需求
按业务驱动的角度，了解业务部门需要解决什么样的问题，业务范围是什么，所要达成的效果又是怎样，依据这些需求来实施部署商业智能工具。
2、数据结合与关联
由于企业数据海量的特点和多元化的结构形式，需要商业分析工具具有海量的数据探索和分析能力，能够实时有效的与已有数据结合，产生精确的行动方向。
此外，企业数据的价值最终体现在客户的消费上，因此，对于能直接产生价值的数据要和客户关系和交易数据进行结合和关联，从而做出直接导向效益的决策。
3、培养数据分析人才
企业的数据分析，商业智能系统的部署是关键，但业务人员数据分析水平也同样重要。这就要求人员在信息过程管理当中要逐渐培养科学化管理数据的意识，企业上下也要统一共识，从而形成对企业数据的综合管理。

Answer 4

很多企业都需要大数据分析，特别是那些竞争比较激烈的行业更需要数据分析来提供帮助。新产品的竞争情报分析、产品敏捷测试等都需要数据分析，后期产品迭代优化还是需要数据分析师采集用户行为、习惯、评价等数据来完成；产品运营中的用户流量、促销、顾客关系管理等需要数据分析师帮助完成；公司数据制定和标准建设、各部门数据打通，数据化管理等工作需要数据分析师完成；数据情报和数据预测为高层服务。

从以上四个方面看商业分析能力和业务知识能力就显得尤为重要，这个时候是考验分析师的业务理解能力及通过数据为企业解决实际问题的能力了。比如分析师的分析流程、分析思维、分析技能、展示说服能力。可以考虑进这方面专业的公司，或者运气好碰到有经验的老师带你一段时间，像我运气不错刚进了决明就碰到了老师带我，进步的很快，所以现在基本把这一套搞得很熟练了。