大数据分析的方法

对于有形物体，我们可以衡量出它的价值，对于无形的概念，或许我们就难以衡量它的相对

价值，在信息技术高速发展的今天，大数据的影响却来越重要，它所带来的价值也越来越大。大数据或许成为了一个新的行业，企业专门针对大数据进行数据分析，寻找数据背后蕴含的

价值。大数据的概念，大数据分析的方法又是什么呢？

大数据，指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需

要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样

化的信息资产。

大数据分析方法

1.预测趋势分析

数据挖掘可以让分析员更好地理解数据，而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据

挖掘的结果做出一些预测性的判断。根据预测性的判断，及时做出一定的对策，做到真正的

反防范于未然。

2.相互对比分析

数据的多样性造就了数据的对比性丰富，在做数据分析时，可以依据数据的这一特性，将数

据进行对比分析，找到数据的不同。针对不同数据的变化趋势，对最终数据产生的结果做一

定的预判。

3.不同象限分析

不同数据的来源于与数据的质量可以划分为不同的象限，根据固定的象限规定线进行区分，

得到不同数据的权重分布，从大的范围将数据划分为一个整体，为最终数据结果的总结提供

不同的趋势走向。

4.多向交叉分析

对比分析既有横向对比，又有纵向对比。如果既想横向对比，又想纵向对比，就有了交叉分

析法。交叉分析法就是对数据从多个维度进行交叉展现，进行多角度的结合分析。这样得出

的数据分析结果更加的全面。

商业智能数据分析平台

数据分析方法是紧紧围绕数据展开，对于企业而言，相比人工数据分析而言，借助于专业的

数据分析系统的效率更高。在商业智能领域，帆软的Finebi就很好的运用数据分析的强大功

能其简单易用的特点，解决了非技术人员的困扰，成为真正企业人人可用的自助式BI，为最

终的实现企业的高效运转提供强有力的推动力。目前在商业智能领域，Finebi独占鳌头，深

受行业用户的青睐，相信，未来数据分析的应用将会更加的全面，应用的领域也将更加的广泛，数据分析技术也将更加的先进，我们拭目以待。