大數據視角下數據分析的應用研究

(安徽財經大學 安徽 蚌埠 233000)

一、引言

近年來，隨著計算機技術的普及與發展，信息量呈現指數式增加，促進了各行各業的快速發展，同時使得商業模式發生創新性的變化，這也意味著大數據時代已經到來。而數據分析能更好地利用數據，從海量的數據中提取有效信息，讓企業明確發展方向，實現利潤最大化。因此，數據分析給社會帶來經濟效應已成社會發展的必然趨勢，對數據進行分析是企業發展的迫切需求。在大數據時代，商家可以比父母、戀人甚至是你自己更了解你自己。數據分析對商業領域的改變，這僅僅是露出水面的端倪。

二、數據分析的內涵

(一)數據分析的定義

數據分析一般是指用適當的方法，例如搭建模型，對收集來的大量數據進行處理，提取有用信息進而形成結論的過程[2]。在實際工作中，數據分析可以作為準確判斷的依據，從而做出適當的決策。阿里巴巴創始人馬云說過，“阿里巴巴不是零售公司，而是數據公司。” 淘寶首頁會推薦你想要的東西，是通過你搜尋商品的關鍵詞以及在社交網絡顯示的行為軌跡，使淘寶捕捉到了你的行為信息。如你經常搜索手機等電子產品，基本可以得出結論：你在手機等電子產品方面有需求，很有可能購買，這個過程就叫做數據分析，也是數據分析在商業領域的應用實例。

(二)發展前景及職業

無論是在商業領域還是社會上，AI人工智能越來越廣泛，世界論壇經濟的一篇報告就指出，在未來三年，各類行業將會逐漸被AI取代，如文字寫作及與法律相關的工作。由于AI具有高準確度及快速處理能力，因此重復型的、機械性的工作都將被AI逐步取代。在大量的數據面前，如何從繁冗的數據指標中提取有價值的信息，并且系統、有效地將數據應用在各行業上，是當今社會的一大人才需求。目前關于數據分析的職業發展主要有商業分析師(Business Analytics)、數據科學家(Data Scientist)、數據分析師(Data Analyst)。

(三)相關技能

在進行數據分析時，需要具備一定的數據分析能力。提升數據分析能力可以從兩方面著手：一方面是提高數據敏感度，可以將數據與業務結合，多與業務結合起來看數據，深入了解業務，提升對數據的興趣和經驗積累。另一方面是提高商業理解能力，從數據角度系統性地理解商業，結合商業經典理論去理性分析商業現象。與此同時，運用Excel、SQL等工具輔助理解數據，能更好地提升數據分析能力。

三、數據分析的主要步驟

(一)明確數據分析的目的

開始分析一個項目前，要明確分析的方向以及分析數據的價值，從而確定分析的目的。數據分析的目的主要分為以下三種：對事件發生的原因、對現狀以及對未來發展趨勢等進行分析。

十九世紀中葉美國西部掀起了一陣淘金熱，人們瘋狂前往淘金時，一位年輕人發現淘金風險大，但是在此過程中他發現淘金者的工作褲易磨損，詢問走訪過程中了解到工作褲的消耗高，于是放棄加入淘金大軍，重新把目光定在淘金者的工作褲上，創造了牛仔褲品牌——Levi’s。不可忽視的是在這過程中，商業理解能力對確定數據分析的目的起到了至關重要的作用。商業理解能力，顧名思義，就是理解能力在商業領域的應用，通過分析商業事件，能夠探尋事件的特性及規律。李維斯發現制作耐磨的淘金褲比淘金收益更高，憑借獨特的商業見解建立了正確的數據分析目標。

(二)數據收集

掌握好的數據分析方法和精準的數據來源是擁有好的數據分析成果的兩大途徑。目前數據收集的工具主要有以下三種：一是數據清理爬蟲抓取數據(extensive search)。隨著大數據時代的來臨，越來越多的信息在網絡上呈現，因此網絡上的數據內容和種類也就變得越來越多。與此同時，由于數據量越來越大，通過人工方式獲取數據方式變得困難。在這種背景下，數據分析師為了節約物力人力，同時為了加快數據獲取速度，引入自動化的工具便成為了一種趨勢。其中，較為自動化的數據抓取工具—爬蟲，通過這種方法能通過消耗較少的人工，就能將數據信息采集出來。二是問卷調查。獲取一手信息，即原始信息，可通過問卷、訪談、詢問得到。三是到相關網站的官方網站上查詢。如聯合國數據中心，國家統計局，世界銀行網站等。

(三)數據清理

數據收集過程中會出現數據不完整、數據不唯一、數據缺乏可信度、數據不符合常識等問題。改善收集到數據的質量，將原始數據中缺失、錯誤的部分進行修改，是為了讓數據變得有效。針對以上問題，我認為可以通過以下方法解決：將數據補充完整、通過前后數據補充信息或是數據剔除來完善數據。數據不唯一可去掉重復數據，進而提高數據的精確度。而數據缺乏可信度可在官方網站提取數據，例如你想要了解中國近幾年的經濟指標變化情況，可以在中國統計局查詢，數據的權威性給數據分析提供保障。另外，數據不符合常理大部分在于邏輯關系不正確，根據數據量的大小可分為：在數據分析量小時可采用人工處理；數據量大時在程序中設定強制合法規則，根據實際情況決定，凡是不在此規則范圍內的，強制設為最大值或者判為無效，將此數據剔除。

(四)數據分析報告

數據分析報告是基于數據收集和清理后，進行數據分析得到的報告，是判斷一個項目計劃可行性及是否投資的重要依據，同時還更好地體現和分享信息，提高信息價值提升的效率。如何讓數據說話，更清晰明了向受眾傳達數據背后代表的意義，這就需要進行數據分析。數據分析是數據可視化的過程，通過應用適當的算法和語言工具，使數據具象。

(五)執行與反饋

當你拿到一份完整的數據分析報告，需要做的是根據數據分析顯示的結果調整執行方向或落實執行計劃，并根據執行的情況對數據分析報告進行反饋。

四、數據分析的應用

近幾年來，越來越多的企業進軍大數據領域，顧局人工智能，也使得我們在越來越多的場合聽到數據分析這一概念。

(一)數據分析在商業領域的應用

1.波蘭電信公司

受智能手機的影響，波蘭電信公司在一段時間內流失了大量客戶。波蘭電信公司希望通過有效途徑來預測并解決客戶流失問題，因此他們將客群進行分類，方法是構建一張社交圖譜，分析客戶數百萬個通訊記錄，特別關注“誰給誰打了電話”“打電話的頻率”兩個方面，社交圖譜把公司用戶分為幾大類，有聯網型、橋梁型、領導型、跟隨型，這樣的關系數據有助于電信服務供應商深入洞悉一系列問題，如哪些人會可能“棄用”公司服務的客戶產生較大的影響，挽留最有價值客戶的難度有多大，運用這些方法，公司成功地通過有針對性的營銷策略挽回了一部分影響力較大的客戶，最后有效地解決了客戶流失問題。

和籠統地采取降價方式相比，波蘭電信公司通過挑選出最值得挽留的客戶，并根據他們的特點提出針對他們的個性化優惠，從而利用他們的影響力達到挽回流失客戶和提高忠誠度的效果。

2.摩拜單車

當下炙手可熱的共享經濟也運用到了數據分析，摩拜單車利用大數據助力城市交通系統優化，通過結合GPS定位技術及用戶信息分類，收集自行車使用區域、單車使用時間、用戶使用單車的場景等數據，提取用戶對單車使用的活躍區域、高峰時段、功能需求等信息，實現智能調度、平衡供需、提升用戶體驗，設立和管理職能停車點，在為城市交通優化提供參考數據的同時，也為公司帶來了巨大的經濟效益。

3.王者榮耀手游

數據分析不僅應用在線下產業，線上手游運用數據分析促進了其經濟飛快發展，王者榮耀手游就是一款。王者榮耀通過用戶綁定的QQ、微信賬號記錄，包括性別、年齡、地理位置等，以及登錄時間、使用英雄角色的次數、皮膚、勝率等，建立用戶畫像、用戶分布圖、英雄排行榜等，提取各英雄的人氣值、商業價值、偏好屬性，就能得出男女玩家各自的消費偏好、不同地區的消費水平以及各英雄潛在經濟價值的結論。

(二)電信行業

電信行業的數據分析一般通過WiFi網絡得到實現，用戶在獲取電信服務的過程中電信服務商能夠收集到客戶的使用情況，并通過數據分析得到不同類型用戶的使用習慣，消費趨向，以此對系統和相關服務進行完善，并提升服務質量。

(三)金融行業

例如信貸機構，通過社交媒體和其他網絡工具將客戶的碎片化信息整合并關聯起來，從而預約客戶的違約風險，做出正確的信貸決策。

(四)醫藥行業

在醫藥行業研制新藥也會用到數據分析，一般通過建立模型來觀察疾病的愈合和病毒的死亡時間，從而測試某些藥品的治療手段是否有效。

五、結束語

當下，大數據時代帶來許多新的經濟資源和潛在商機，如何能從數據庫中提取有價值的數據，數據分析就起到了至關重要的作用。在日新月異的社會背景下，經濟平臺層出不窮，即使新的和改進的服務和特性也可以很容易地復制。因此，運用數據分析能解決這些問題，將數據輕松、安全地提取并集成信息，并將數據變成巨大的財富。