大數據分析

【大數據分析懶人包】一篇搞懂分析工具、步驟及應用領域

大數據分析是一門新興的科學,幾乎每個數位化的產業都會使用大數據分析,協助各種策略的擬定,但你知道大數據是什麼嗎?究竟大數據分析可以帶來什麼好處?接下來,跟著本文的腳步一起認識大數據定義、大數據分析應用領域、大數據分析工具以及大數據分析工作,揭開大數據分析的神秘面紗,學會活用大數據分析。

大數據是什麼?透過4V認識大數據定義

在數位化時代中,「數據」扮演很重要的角色,所有的資訊例如文字、圖片、影音等,都可以被轉換為數據,藉此紀錄每個人在網路中的行為,網頁中的Cookie就是很常見的例子。但「大數據」又是什麼呢?以下為你介紹定義大數據的4V,帶你認識大數據。

  1. 資料量大(Volume):一天內能夠生成1TB以上的資料量,才能稱為大數據,也因為數據量過大的關係,很難用傳統的方式處理,進而延伸出大數據分析這項新興科學。
  2. 資料多樣性(Variety):大數據中包含各種形式的資料,例如文字、圖片、訊息、帳戶紀錄、瀏覽紀錄等,不同的資料形式需要不一樣的儲存技術。
  3. 資料即時性(Velocity):大數據的數據更新速度非常快,以每月活躍用戶超過2.5億的Facebook來說,每一天都會產生大量的資料,必須即時更新才能取得最新的資訊。
  4. 資料真實性(Veracity):隨著大數據的應用越來越普及,資料中也開始出現各種造假的資訊,分析大數據時必須具備過濾資訊真實性的能力,才能確保分析結果的正確性。

大數據分析應用領域有哪些?5大應用領域及案例分享

大數據分析5大應用領域

大數據分析的應用層面很廣泛,主要可以分成以下5大領域:

  1. 企業營運:物流、業務自動化、工作效能分析、採購與開支分析。
  2. 行銷與銷售:定價及推廣、顧客管理、行銷預算分配、通路管理。
  3. 風險管理:信用及債務分析、建立風險模組
  4. 金融財務:分析驅動的金融、績效評估、Smart CapEx(智能型資本支出)。
  5. R&D:優化產品開發週期、優化產品功能

大數據分析案例

大數據的應用存在我們的日常生活中,以Google為例,作為全球最多人使用的搜尋引擎,掌握了多數人的搜尋紀錄及各種帳戶資訊,因此Google可以透過這些大數據分析,向使用者推播可能會感興趣的廣告及搜尋結果,除了優化搜尋引擎的使用體驗之外,還能創造可觀的廣告收益。

大數據分析工具有哪些?3個常見工具介紹

大數據分析工具

想了解大數據分析的應用,先認識常見的大數據分析工具,熟悉工具的使用方法後,才能將數據轉換成有用的資訊及策略。

大數據獲取工具:Google Form、SurveyCake

除了利用網站蒐集名單及使用紀錄之外,也能透過統計軟體來取得資料,常見的工具有Google FormSurveyCake,可以免費製作問卷蒐集使用者的資料,但要特別注意,蒐集的資料量體一定要夠大,才能分析出正確的結果。

大數據儲存工具:Apache Hadoop

完整儲存資料也是大數據分析的重要工作之一,使用Apache Hadoop儲存資料時,Apache Hadoop會將資料切割成很多小份,並為每一份資料製作多個備份,這樣一來即使部分資料損毀也能還原完整的資料。

大數據分析軟體:Spark

Spark是一個數據計算平台,支持多種類型的資料計算,可以協助你調出、統計、處理及回傳數據,更重要的是Spark可以跟其他大數據工具串連,運算Hadoop及Cassandra等不同數據源的資料。

大數據分析工作4步驟,大數據分析師要做什麼?

大數據分析的工作可以簡單分為4個步驟,包含數據取得、儲存、運算及視覺化。

大數據分析工作步驟1:取得數據

根據大數據分析的目的蒐集有用資訊,舉例來說,內衣品牌想要了解顧客的產品使用體驗,就必須從買過內衣的顧客身上獲取資訊,而不是蒐集陌生客源的數據。

大數據分析工作步驟2:儲存數據

選擇合適的工具儲存大量數據,建議使用分散式處理系統,將數據分割及備份,減輕記憶體負擔並提升資訊的安全性。

大數據分析工作步驟3:運算數據

使用分析工具將數據分類、排序、關聯分析,找出其中有用的資訊,解讀數據代表的意義,作為決策的重要依據。

大數據分析工作步驟4:數據視覺化

完成大數據分析之後,將數據分析的結果以簡單明瞭的方式呈現,讓決策者更容易理解及判讀,進一步提升大數據分析的價值。

大數據分析公司推薦|Digital PR

看完以上關於大數據分析的介紹,不難發現大數據分析是一門複雜且專業的學問,如果你需要大數據分析的協助,卻又缺乏相關的技術與資源,建議諮詢大數據分析公司,尋求專業的協助。以Digital PR數位公關為例,除了擁有豐富的產業知識之外,更擅長以大數據分析幫你找出品牌操作上的盲點,放大每一分行銷預算的效益,如果你有任何關於數據行銷的問題,都歡迎填寫表單免費諮詢,我們將為你提供專業的服務。

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