在一个技术已经达到其使用巅峰并完全压倒我们生活的时代，交换的数据量是巨大的。
传统的计算工具无法处理的大量数据集每天都在被收集。我们将这些大量数据称为大数据。
如今，企业严重依赖大数据来更好地了解客户。从这些原始大数据中提取有意义的见解的过程被视为大数据分析。
由于传统的计算技术无法处理这些大数据，因此正在利用各种工具。用于大数据分析的工具在最近的过去得到了越来越多的使用。
大数据分析已经在不同行业中找到了多种应用。它使企业能够更好地了解他们的客户，而不是他们自己，证明该技术非常有利。
通过这个博客，我们将探索大数据分析，其不同类型，大数据分析的优势及其工业应用。
什么是大数据分析？
使用高级分析技术分析大量不同数据集的过程称为大数据分析。
这些不同的数据集包括来自不同来源的结构化、半结构化和非结构化数据，其大小从 TB 到 zettabyte 不等。我们也将它们视为大数据。
大数据是一个术语，用于表示其大小或类型超出传统旋转数据库的捕获、管理和处理能力的数据集。处理大数据所需的数据库应具有传统数据库所没有的低延迟。
大数据在高容量、高速度和高多样性之间具有一个或多个特征。Gartner将其定义为：
“大数据是高容量、高速和/或高种类的信息资产，需要经济高效、创新的信息处理形式，以实现增强的洞察力、决策和流程自动化。
- Gartner，研究和咨询公司
大数据分析使分析师、研究人员和业务用户能够利用以前无法访问和无法使用的大数据，以便更快、更好地做出决策。
企业使用此分析工具从一堆原始和非结构化数据中提取有意义的见解，例如隐藏的模式、未知的相关性、市场趋势和客户偏好。
4种类型的大数据分析
不同类型的数据需要不同的方法。这种不同的分析方法产生了四种不同类型的大数据分析。
大数据分析分为四个子类别，分别是：
描述性分析
诊断分析
预测性分析
规范性分析
我们将详细研究它们。
1. 描述性分析
描述性分析被认为是一种有用的技术，用于发现特定客户群中的模式。它简化了数据，并将过去的数据汇总为可读的形式。
描述性分析提供了对过去发生的事情的见解，以及要深入研究的趋势以获取更多详细信息。这有助于创建公司收入、利润、销售额等报表。
描述性分析的示例包括市场篮分析中使用的汇总统计信息、聚类和关联规则。
使用描述性分析的一个例子是陶氏化学公司。该公司利用其过去的数据来提高其办公室和实验室的设施利用率。
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2. 诊断分析
顾名思义，诊断分析可以诊断问题。它提供了对问题根本原因的详细而深入的见解。
数据科学家转向这种分析，渴望特定事件发生背后的原因。向下钻取、数据挖掘和数据恢复、客户流失原因分析和客户运行状况分数分析等技术都是诊断分析的示例。
在业务方面，当您研究最忠实客户中领先的客户流失指标和使用趋势的原因时，诊断分析非常有用。
诊断分析的用例可以是电子商务公司。鉴于即使客户将产品添加到购物车中，公司的销售额也有所下降。
此问题背后的可能原因可能是：表单未正确加载，运费高，并且没有足够的付款方式可用。
在诊断分析的帮助下，该公司提出了一个具体的原因，然后着手解决问题。
3. 预测分析
从名称本身可以看出，预测分析关注的是预测未来的事件。这些未来事件可以是市场趋势，消费者趋势以及许多此类与市场相关的事件。
这种类型的分析利用历史和当前数据来预测未来事件。这是企业中最常用的分析形式。
预测分析不仅对服务提供商有用，而且对消费者也有效。它跟踪我们过去的活动，并根据它们预测我们下一步可能做什么。
“预测分析的目的不是告诉你未来会发生什么。它做不到这一点。事实上，任何分析都无法做到这一点。预测分析只能预测未来可能发生的事情，因为所有预测分析本质上都是概率性的。
- Michael Wu 博士，PROS 首席 AI 策略师
预测分析使用数据挖掘、AI 和机器学习等模型来分析当前数据并预测特定情况下可能发生的事情。
预测分析的示例包括下一个最佳产品/服务、流失风险和续订风险分析。
我们可以以PayPal（Stripe vs PayPal）为例，了解企业如何使用预测分析。
公司确定他们需要采取哪些步骤来保护客户的欺诈易。它使用所有过去的支付数据和用户行为数据来预测欺诈活动。
4. 规范性分析
规范性分析是最有价值但未充分利用的分析形式。这是预测分析的下一步。规范性分析探索了几种可能的操作，并根据给定数据集的描述性和预测性分析结果建议操作。
规范性分析是数据和各种业务规则的组合。规范性分析的数据既可以是内部（组织输入），也可以是外部（社交媒体见解）。
规范性分析允许企业确定问题的最佳解决方案。当与预测分析相结合时，它增加了操纵未来事件的好处，例如降低未来风险。
用于客户保留的规范性分析的示例是下一个最佳操作和下一个最佳产品/服务分析。
规范性分析的一个用例可以是 Aurora 医疗保健系统。它通过将再入院率降低10%节省了600万美元。
规范性分析在医疗保健行业中有很好的用途。它可用于增强药物开发过程，为临床试验寻找合适的患者等。
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大数据分析的优势
事实证明，大数据分析对企业有利。他们正在以各种方式使用大数据分析。它提供的优势使其成为最受欢迎的现代技术之一。
让我们来看看大数据分析产品的四大优势。
1. 风险管理
大数据分析提供了有关消费者行为和市场趋势的重要见解，帮助企业评估其地位和进展。
此外，他们能够借助预测分析来预见任何即将发生的风险，并通过规范性分析和其他类型的统计分析技术来降低风险。
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2. 产品开发与创新
大数据分析还帮助企业决定制造，并点头让产品在市场上继续前进。
客户对产品的反馈是大数据的一部分。然后，企业利用这些数据来评估其产品的性能，并从此决定是继续还是停止。
谈到创新，收集的见解是创新的关键。它们可用于调整业务策略，营销技巧等等。
大数据的这种优势的例子列表可以永远持续下去，因为如今的企业严重依赖市场洞察力来形成任何类型的业务战略。
3. 更快、更好的决策
世界变得更快，因此成为决策过程。大数据分析推动了决策过程。如今，公司不必等待数天或数月才能获得响应。
响应时间的缩短也提高了效率。现在，如果他们的产品或服务不被客户喜欢，企业就不必遭受巨大的损失，因为他们可以利用这项技术来重新设计他们的商业模式。
4. 改善客户体验
当企业可以如此频繁地分析客户行为时，他们可以改善客户体验，也可以在个人层面上改善客户体验。
诊断分析可用于为客户面临的问题找到解决方案。这将导致更好的个性化体验，最终阅读以改善客户体验。
5. 复杂的供应商网络
通过大数据，公司通过更大程度的精度提供供应商网络，也称为B2B社区。大数据分析使供应商能够摆脱他们遇到的限制。它允许供应商采用更高水平的情境智能，从而提高他们的成功率。
6. 重点突出、有针对性的营销活动
平台可以采用大数据，为目标市场提供量身定制的产品。而不是把钱浪费在不成功的广告活动上，大数据可帮助企业对客户趋势执行复杂的分析。这包括密切关注评估在线购买以及销售点交易。
这些见解反过来又使公司能够生成利润丰厚，特定且有针对性的广告系列，使公司能够满足客户期望并产生更大的品牌忠诚度。
结论
通过大数据分析提供的优势，您可能能够辨别它对企业的重要性。它为可能出现的每个业务问题提供了解决方案。
不同类型的大数据分析使企业能够处理和利用他们每天收集的原始数据堆栈。