数据分析和数据探索性分析（数据分析带动增长）
数据分析和数据探索性分析（数据分析带动增长）时至今日，疫情的阴霾仍然没有消失，防疫工作不容放松，而利用大数据监控每个人的行为轨迹，是一项十分必要的疫情防控措施。出入居民区、企业园区、商场超市、机场车站等公共场所时，都会用手机扫描“通信大数据行程卡”二维码，在信息码服务中申报行程，就可以查询和证明本人近14天的出游行程。大数据可准确识别用户是否到达过疫情危险区，并可追溯受感染人群相关信息，有效支持疫情的精确预防和控制，是大数据在疫情预防和控制中的典型应用，除了这些，你还知道哪些大数据分析的应用？在企业里面，数据分析可以帮助我们掌握企业的运营状况，商品的出售情况，用户的特征、产品的粘性、等等。在过去，大数据分析是使用笔和纸在电子表格上完成的。如今，该过程完全在计算机上完成，从收集数据到运行报告以进行解释。一些AI和机器学习程序 甚至开始接管某些分析。数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研
由于大数据的广泛应用，它所影响的行业也在不断增加，几乎每天都会出现新的应用方式，帮助人们创造更多的价值。事实上，现在很多机构和大众已经受到大数据的影响，但是大数据是如何改变我们的生活的呢？
关于数据分析，你究竟了解多少？
一起看看这篇文章，带你快速了解大数据分析！
- 什么是数据分析？
- 数据分析的目的是什么？
- 大数据分析的应用
- 数据分析图表形式有哪些？
- 数据分析平台推荐
简而言之，大数据分析是查看大量信息以查找模式的过程。这些模式可能与周二和周六有多少人购买汉堡有关，或者它们可能集中在有多少人向该汉堡包中添加薯条。这样的见解可以帮助公司优化流程并增加收入。
在过去，大数据分析是使用笔和纸在电子表格上完成的。如今，该过程完全在计算机上完成，从收集数据到运行报告以进行解释。一些AI和机器学习程序 甚至开始接管某些分析。
二、数据分析的目的是什么?数据分析的目的是把隐没在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中、萃取和提炼出来，以找出所研究对象的内在规律。
在实用中，数据分析可帮助人们作出判断，以便采取适当行动。数据分析是组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。
在企业里面，数据分析可以帮助我们掌握企业的运营状况，商品的出售情况，用户的特征、产品的粘性、等等。
时至今日，疫情的阴霾仍然没有消失，防疫工作不容放松，而利用大数据监控每个人的行为轨迹，是一项十分必要的疫情防控措施。出入居民区、企业园区、商场超市、机场车站等公共场所时，都会用手机扫描“通信大数据行程卡”二维码，在信息码服务中申报行程，就可以查询和证明本人近14天的出游行程。大数据可准确识别用户是否到达过疫情危险区，并可追溯受感染人群相关信息，有效支持疫情的精确预防和控制，是大数据在疫情预防和控制中的典型应用，除了这些，你还知道哪些大数据分析的应用？
三、大数据分析的应用1.大数据支持智慧城市建设
随着全球城市化进程的加速，环境污染、交通拥堵等城市病随之到来，城市发展面临着巨大的挑战。为了应对这些难题，各国不约而同的以智慧城市建设作为解决问题的抓手。大数据在智慧城市中的落脚点是为智慧城市的智慧交通、智慧医疗、智慧生活等各个领域提供强大的决策支持，科学治理城市。
在智慧交通系统中，大数据通过对道路、车辆、天气、行人等大量交通信息的实时挖掘，能有效缓解交通拥堵，并快速响应突发状况，为城市交通的良性运转提供科学的决策依据。在智慧安防系统中，大数据通过平安城市、智能交通管理、环境保护、危化品运输监控、食品安全监控等信息挖掘，可以及时发现人为或自然灾害、恐怖事件，提高应急处理能力和安全防范能力等。在智慧城管系统中，大数据通过对不同时间段、不同区域、不同部门获得的大量监测数据进行实时采集、实时处理及深度挖掘，实现对城市管理实时监控与长期管理优化。
2.大数据服务电子商务
大数据在电子商务行业的应用主要是在精准营销和个性化服务方面。
大数据支持下的营销核心在于，让企业的业务在合适的时间，通过合适的载体，以合适的方式，推送给需要此业务的用户。互联网企业使用大数据技术采集有关客户的各类数据，并通过大数据分析建立“用户画像”来抽象地描述一个用户的信息全貌，从而可以对用户进行精准营销和广告投放等。
随着电子商务规模的不断扩大，商品数量和种类快速增长，顾客需要花费大量的时间才能找到自己想买的商品。个性化推荐系统通过分析用户的行为，包括反馈意见、购买记录和社交数据等，以分析和挖掘顾客与商品之间的相关性，从而发现用户的个性化需求、兴趣等，然后将用户感兴趣的信息、产品推荐给用户。个性化推荐系统针对用户特点及兴趣爱好进行商品推荐，能有效地提高电子商务系统的服务能力，从而保留客户。
3.大数据助力企业数字化转型
近年来，随着数字化转型的兴起，大数据已成为企业管理水平提升的主要推动力。数字化企业有三个特征：互联、精细、智能，从数据的角度来讲，则是产生大数据、利用大数据、挖掘大数据的过程，通过实时分析大量结构化和非结构化数据以获取见解能力，推动企业工作流程的数字化和产线的智能化。此外，大数据还可以帮助企业更好地了解客户的偏好和行为，从而创造更多个性化相关体验，并引入基于洞察力的产品和服务扩大企业营收，提升和延长企业价值链。
大数据分析是近几年来比较流行的词汇，随着全球数字化、网络宽带化、因特网在各行各业的应用，大量数据不断积累，这些短期内我们难以收集和利用的海量数据就是大数据。大数据分析可以获得大量智能、深入、有价值的信息，可以为我们的生产生活、经营管理、社会治理、民生服务等各个领域提供高效、方便、精确的服务，为我们提供决策支持。
有时看着庞大而复杂的数据分析总是让人无所适从，但聪明的开发人员很早就有了这样的想法，于是就有了各种各样的数据分析工具来解决各种应用场景中可能会遇到的问题~市面上有很多种数据分析工具，不同的工具有不同的用途。
四、数据分析图表形式有哪些？数据分析工具一：数据透视表
数据透视表是一种交互式的表，可以对数据的不同项目进行快速地统计，并且动态地改变数据的版面布置，让分析以不同的角度来分析数据。
将海量数据建立成数据透视表，可以通过选择字段的方式，快速切换数据版面，以不同的角度 汇总商品数据。
数据透视表还提供了交互工具，以便动态地查看数据，方法是利用【切片器】功能，如下图所示，选择需要查看的条件（王强销售员的相关数据），就能快速显示符合条件的数据。
总结一下，Excel的数据透视表是一个强大的工具，它可以将海量数据做成各种报表，并实现报表数据的快速切换。
还可以对数据进行统计、排序、筛选。使用交互工具，如切片器、日程表，可以从项目名称和时间的角度动态地查看数据。
数据分析工具二：图表
数据分析少不了图表分析，图表不仅是后期制作数据报告时，数据展现的重要形式，还能在数据分析过程，以直观的方式带给分析者“灵感”，发现数据中隐藏的信息量。
在Excel软件中，包含了很多各类的图表，这些图表侧重于数据分析，也可以在后期制作分析报告时所用。
而Excel软件之外的一些网站、软件也可以制作图表，这些图表更加美观，更适合用在数据分析报告中。
Excel不是专业的设计软件，在数据呈现上有一定的局限性，如果追求更好的图表效果，可以借助一些外部辅助工具。
用这种方法，还可以帮助没有设计基础，且不熟悉Excel图表编辑的用户快速完成图表制作。
数据分析工具三：条件格式
Excel中提供了条件格式工具，该工具操作简单，提高数据分析效率。
适用于表格数据的分析，通过更改表格数据的格式，让分析者快速掌握表格数据的概况。
数据分析工具四：迷你图
表格单元格中的数据可以帮助分析者清楚了解具体数值的大小，图表数据可以帮助分析者直观了解数据概况。
如果又想了解具体数值，又要求查看数据概况，那就使用迷你图。
迷你图是Excel提供的微型图表工具，可以在单元格中绘制图表。
通过迷你图工具，可以在单元格中制作柱形图、折线图、盈亏图，还可以设置图表中的数据高点、低点、坐标轴等元素。
迷你图功能保留了图表的主要功能，可谓是表格数据的优秀伴侣，两者相辅相成，让数据分析尽善尽美。
数据分析工具五：分类汇总
Excel提供了分类汇总功能，顾名思义就是方便数据以不同的形式进行汇总。
在数据分析时，如果需要统计不同数据项目的总和，以便对数据的总数值有一个了解，同时对 比各项目的总和大小，可以使用分类汇总功能。
数据分析工具六：Power BI
Power BI以其绚丽的数据呈现功能、人性化交互式分享、便捷的数据编辑功能吸引了一波又一波的用户。
1.多种类数据源获取
Power BI支持多个种类的数据源，包括Excel、XML、CSV、文本等文件类型的数据源，和Access MSSQL、Oracle、BD2、Mysql等数据库类型的数据源、以及R脚本、Hadoop、Web等外部数据源类型。
对数据的广泛支持表明用户不用再担心数据文件格式导致数据可视化出现障碍的问题，最大限度满足各行业需求。
2.便捷的数据编辑与共享功能
Power BI有在线编辑工具，这意味着用户可以在任何地方进行数据的编辑与更改，并使用分享功能将数据发送到他人邮箱，实现空间上的共享。
如此一来，即使人们不在一个空间里，也能通过互联网进行数据分析与讨论，最后达成统一决策。
3.强大的数据呈现方式
Power BI最大亮点就是数据的呈现方式，这在很大程度上能帮助没有设计基础的人员实现合理配色。
同时还能根据数据源，自动进行各个纬度的分析和展示，然后让使用者挑选对数据分析目标有价值的图表放到仪表盘中，让数据的呈现既丰富又专业。
我们的社会是一个信息化、数字化的时代，为了使所有的信息都具有可比性，人们开始研究这种分析大数据分析的方法，有了这种分析方法，对工作和日常生活都会有帮助，伴随而来的是大数据分析工具的大量简单化和易用性。最后给大家推荐5款好用的数据分析平台。
五、数据分析平台推荐1.亚信科技
1993年成立于北京，我国第一代电信行业软件及服务提供商，致力于成为大型企业数字化转型的使能者。旗下AISWare DataDiscovery数据探索分析平台，是一款敏捷开放、支持大数据量级的数据分析与可视化工具。提供丰富的可视化表达和简易的拖拽式操作，集成多种数据分析算法，可对数据进行系统化探索与分析，快速帮助企业构建数据可视化分析体系。
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2.美林数据
1998年成立于陕西，数据治理和数据分析服务提供商。旗下Tempo大数据分析平台包括：数据开发平台、可视化分析平台、机器学习开发平台三大子产品。TempoAI提供了从数据接入、数据探索、数据预处理、特征工程、模型构建、模型评估、模型管理、模型部署到最终的工程化应用的全流程“端对端”解决方案，为“全民数据科学家”提供自动化、智能化的分析模型构建能力。
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3.阿里云
2009年成立于浙江杭州，云计算服务商。阿里云大数据，是为业务敏捷而生的简单、易用、全托管的云原生大数据服务。分析服务一体能够提供：数仓实时化、敏捷化、在线化、一体化；通过一个平台、一份数据实现灵活探索式分析和高并发在线应用查询，同时实现良好的资源隔离和可用性；减少数据割裂，减少数据移动，统一数据服务出口。
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4.神策数据
2015年成立于北京，大数据分析与营销科技服务商。旗下神策分析是一款用户行为分析平台，提供私有化部署和SaaS两种部署方式，可实现基础数据采集与建模，支持二次开发。基于用户的业务特点和多部门复合需求，帮助用户建立高效的数据指标体系，用事件模型抽象用户行为，提供多维度、多指标的交叉分析能力，支撑各个团队的日常数据分析需求。
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5.思迈特
2011年成立于广东广州，商业智能（BI）与大数据分析软件服务商。旗下大数据分析平台，对接各种业务数据库、数据仓库和大数据分析平台，进行加工处理、分析挖掘和可视化展现；满足用户的各种数据分析应用需求，如大数据分析、可视化分析、探索式分析、复杂报表、应用分享等等。
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