現(xiàn)如今，大數(shù)據(jù)技術(shù)已榮升為企業(yè)“新寵兒”，備受公司青睞。其實(shí)，大數(shù)據(jù)受歡迎一點(diǎn)也不足為奇，因?yàn)榇髷?shù)據(jù)分析可以做到很多技術(shù)都做不到的事情，例如，企業(yè)利用大數(shù)據(jù)可分析出事情發(fā)生的原因、預(yù)測(cè)事情發(fā)展的結(jié)果……
為什么現(xiàn)在大數(shù)據(jù)技術(shù)能這么火？為什么現(xiàn)在很多公司都紛紛向數(shù)據(jù)型公司轉(zhuǎn)型？為什么現(xiàn)在大數(shù)據(jù)技術(shù)人才的工資能高出其他行業(yè)的兩到三倍？等你了解了大數(shù)據(jù)分析的超強(qiáng)魔力之后，你就知道原因了！
大數(shù)據(jù)分析，可以做到很多技術(shù)都做不到的事情：
1.描述型分析：發(fā)生了什么？
這是很常見的分析方法。在業(yè)務(wù)中，這種方法向數(shù)據(jù)分析師提供了重要指標(biāo)和業(yè)務(wù)的衡量方法。
例如，每月的營(yíng)收和損失賬單。數(shù)據(jù)分析師可以通過這些賬單，獲取大量的客戶數(shù)據(jù)。了解客戶的地理信息，就是"描述型分析"方法之一。利用可視化工具，能夠有效的增強(qiáng)描述型分析所提供的信息。
2.診斷型分析：為什么會(huì)發(fā)生？
描述性數(shù)據(jù)分析的下一步就是診斷型數(shù)據(jù)分析。通過評(píng)估描述型數(shù)據(jù)，診斷分析工具能夠讓數(shù)據(jù)分析師深入地分析數(shù)據(jù)，鉆取到數(shù)據(jù)的核心。
良好設(shè)計(jì)的BI dashboard能夠整合：按照時(shí)間序列進(jìn)行數(shù)據(jù)讀入、特征過濾和鉆取數(shù)據(jù)等功能，以便更好的分析數(shù)據(jù)。
3.預(yù)測(cè)型分析：可能發(fā)生什么？
預(yù)測(cè)型分析主要用于進(jìn)行預(yù)測(cè)。事件未來發(fā)生的可能性、預(yù)測(cè)一個(gè)可量化的值，或者是預(yù)估事情發(fā)生的時(shí)間點(diǎn)，這些都可以通過預(yù)測(cè)模型來完成。
預(yù)測(cè)模型通常會(huì)使用各種可變數(shù)據(jù)來實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)。數(shù)據(jù)成員的多樣化與預(yù)測(cè)結(jié)果密切相關(guān)。
在充滿不確定性的環(huán)境下，預(yù)測(cè)能夠幫助做出更好的決定。預(yù)測(cè)模型也是很多領(lǐng)域正在使用的重要方法。
4.指令型分析：需要做什么？
數(shù)據(jù)價(jià)值和復(fù)雜度分析的下一步就是指令型分析。指令模型基于對(duì)"發(fā)生了什么"、"為什么會(huì)發(fā)生"和"可能發(fā)生什么"的分析，來幫助用戶決定應(yīng)該采取什么措施。通常情況下，指令型分析不是單獨(dú)使用的方法，而是前面的所有方法都完成之后，最后需要完成的分析方法。
當(dāng)一門技術(shù)知道事情發(fā)生了什么？為什么會(huì)發(fā)生？接下來會(huì)發(fā)生什么？下一步該怎么辦的時(shí)候，是不是所有的問題都能迎刃而解呢？面對(duì)原本一文不值的數(shù)據(jù)，在經(jīng)過大數(shù)據(jù)技術(shù)的加工之后變成無價(jià)之寶，它的價(jià)值不僅僅是礦！
（原標(biāo)題：大數(shù)據(jù)分析居然有這般超強(qiáng)魔力 怪不得會(huì)成為公司技術(shù)的新寵兒）
