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摘 要：人类发明计算机以来就一直利用它进行数据相关性分析，从这个意义上来说现在的所谓“大数据分析”和之前的数据分析是一样的，只是原来的算法对处理上千个维度这样复杂数据模型时显得力不从心。从2006年以来，随着算法上的一系列突破再加上廉价计算能力的普及，人们终于有能力分析这些复杂的数据模型，于是大数据这个概念就诞生了。该文主要对通过对数据分析和大数据进行论述，探究大数据下的智能数据分析技术。
关键词：大数据 智能 数据分析
中图分类号：F503 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2014）04（a）-0021-01
对于数据分析来说，其主要的目的就是通过对数据的分析去发现问题或预测趋势。从数据钻取、大规模分析的技术手段、以及算法执行上来说，大规模分析是和小规模数据在技术上是有很大差异的。想要探究大数据下的智能数据分析技术，首先要对数据分析这一概念进行深入研究。
1 数据分析
数据分析的过程其实简单的说就是做报告，做什么样的报告反映什么样的指标。最开始的时候基本上是data processing。例如零售行业来說，最主要的指标就是库存、销售同比增长情况、利润同比增长情况、促销率等等。对于不同的行业会有不同的相关的KPI需要跟踪，所以报告的内容也会有所侧重，但是只要你一个行业做久了，熟悉了套路之后，基本上就是以同样的方法开展。
对于数据分析，如果公司部门分的比较细的（例如可能有建模组），那么做数据分析可能永远都是做data processing了。对于模型的分析，需要你对业务有了深入的了解就可以建立一些模型出来（例如推荐模型）等等。
数据分析主要涉及的技能：
（1）数据库的能力。越全面越好，如果不是理工科的，最起码要会select那些简单的查询语句。
（2）EXCEL、PPT的能力。报告的呈现一般都是Excel+PPT的形式，最好VBA，这样就可以将很多人工的工作转化为自动化的能力，提高工作效率，领导也对你刮目相看，自己也有更多空余的时间准备其他方面的知识。
（3）市场分析能力。学会观察市场的走向和关注的内容，例如零售行业，现在大家都对CRM很热衷，那相关的分析方法和方式是怎么样的，你要自己去了解。从来不会有人手把手的将所有东西都告诉你，你必须自己学会去增长知识。
（4）一些会计的知识。因为通过以上分析，就是会计管理的一部分内容，最后还是公司盈利问题。有兴趣的也可以去看看战略管理方面的，对于做数据分析也很有好处的说。
综合来看，可以说数据分析=技术+市场+战略。
2 如何培养数据分析能力
理论：
基础的数据分析知识，至少知道如何做趋势分析、比较分析和细分，不然拿到一份数据就无从下手；
（2）基础的统计学知识，至少基础的统计量要认识，知道这些统计量的定义和适用条件，统计学方法可以让分析过程更加严谨，结论更有说服力；
（3）对数据的兴趣，以及其它的知识多多益善，让分析过程有趣起来。
实践：
（1）明确分析的目的。如果分析前没有明确分析的最终目标，很容易被数据绕进去，最终自己都不知道自己得出的结论到底是用来干嘛的；
（2）多结合业务去看数据。数据从业务运营中来，分析当然要回归到业务中去，多熟悉了解业务可以使数据看起来更加透彻；
（3）了解数据的定义和获取。最好从数据最初是怎么获取的开始了解，当然指标的统计逻辑和规则是必须熟记于心的，不然很容易就被数据给坑了；
（4）最后就是不断地看数据、分析数据，这是个必经的过程，往往一个工作经验丰富的非数据分析的运营人员要比刚进来不久的数据分析师对数据的了解要深入得多，就是这个原因。
3 大数据
大数据就是通过统计分析计算机收集的数据，在人们可能不知道“为什么”的前提下，了解到事物的状态、趋势、结果等“是什么”。
对于大数据，一直来说，数据规模导致的存储、运算等技术问题从来不是最重要的瓶颈。瓶颈只在于前端数据的收集途径，以及后端商业思想引领的模型和算法问题。早期的各类OLAP工具已经足够了，后来类似海杜普这样的研究则彻底降低了分布式数据的架构成本和门槛，就彻底将大数据带入了一个普及的领域。
从技术层面说，大数据和以前的数据时代的最大差异在于，以前是数据找应用/算法的过程（例如各大银行的大集中项目，以及数据建仓），而大数据时代的重要技术特征之一，是应用/算法去找数据的过程，因为数据规模变成了技术上最大的挑战。
大数据的特点：
（1）大数据不等同于数据大，我们处理问题是根据这个问题的所有数据而非样本数据，即样本就是总体；不是精确性而是混杂性；不是因果关系而是相关关系。
（2）大数据应用的几个可能：当文字变成数据，此时人可以用之阅读，机器可以用之分析；当方位变成数据，商业广告，疫情传染监控，雅安地震时的谷歌寻人；当沟通变成数据，就成了社交图谱。一切都可以量化，将世界看作可以理解的数据的海洋，为我们提供了一个从来未有过的审视现实的视角。
（3）数据创新的价值：数据的再利用。例如重组数据：随着大数据出现，数据的总和比部分更有价值，重组总和和本身价值也比单个总和更大；可扩展数据：在设计数据收集时就设计好了它的可扩展性，可以增加数据的潜在价值；数据的折旧值：数据会无用，需淘汰更新；数据废气：比如语音识别，当用户指出语音识别程序误解了他的意思，实际上就有效的训练了这个系统。
总之，大数据是因为对它的分析使用，才产生和体现它的价值，而不是因为其用到了突出的技术和算法才体现了它的价值。
4 大数据下的智能数据分析
在大数据的背景下，必须考虑数据之间的关联性。一个单独的数据是没有意义的，实际中，选择处在两个极端的数据往往更容易找出它们之间的联系，把它们放在一个框架中看才能发现问题。因此，可以用以下四种方法在大数据背景下进行智能数据分析：
（1）从解决问题的角度出发收集数据；
（2）把收集的数据整理好，放入一个框架内，并利用这个框架帮助决策者做出决定；
（3）评估决定与行动的效果，这将告诉我们框架是否合理；
（4）如果有新的数据出现，我们将考察能否利用它对前面三步做出改进，以及我们今天是否还需要收集更多种类的数据。
5 结语
数据分析的最终目的是帮助业务发现问题并解决问题，提升公司价值，而这些是从数据发觉的，而不是盲目下结论。每家公司都有自己业务生产的数据，通过数据分析、同比环比、漏斗分析及模型等，发现业务上存在的问题，帮助公司业务的优化。
参考文献
[1] 李贵兵，罗洪.大数据下的智能数据分析技术研究[J].科技资讯，2013（30）.
[2] 魏凯.大数据的技术挑战及发展趋势[J].信息通信技术，2013（6）.
[3] 于艳华，宋美娜.大数据[J].中兴通讯技术，2013（1）.
关键词：大数据 智能 数据分析
中图分类号：F503 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2014）04（a）-0021-01
对于数据分析来说，其主要的目的就是通过对数据的分析去发现问题或预测趋势。从数据钻取、大规模分析的技术手段、以及算法执行上来说，大规模分析是和小规模数据在技术上是有很大差异的。想要探究大数据下的智能数据分析技术，首先要对数据分析这一概念进行深入研究。
1 数据分析
数据分析的过程其实简单的说就是做报告，做什么样的报告反映什么样的指标。最开始的时候基本上是data processing。例如零售行业来說，最主要的指标就是库存、销售同比增长情况、利润同比增长情况、促销率等等。对于不同的行业会有不同的相关的KPI需要跟踪，所以报告的内容也会有所侧重，但是只要你一个行业做久了，熟悉了套路之后，基本上就是以同样的方法开展。
对于数据分析，如果公司部门分的比较细的（例如可能有建模组），那么做数据分析可能永远都是做data processing了。对于模型的分析，需要你对业务有了深入的了解就可以建立一些模型出来（例如推荐模型）等等。
数据分析主要涉及的技能：
（1）数据库的能力。越全面越好，如果不是理工科的，最起码要会select那些简单的查询语句。
（2）EXCEL、PPT的能力。报告的呈现一般都是Excel+PPT的形式，最好VBA，这样就可以将很多人工的工作转化为自动化的能力，提高工作效率，领导也对你刮目相看，自己也有更多空余的时间准备其他方面的知识。
（3）市场分析能力。学会观察市场的走向和关注的内容，例如零售行业，现在大家都对CRM很热衷，那相关的分析方法和方式是怎么样的，你要自己去了解。从来不会有人手把手的将所有东西都告诉你，你必须自己学会去增长知识。
（4）一些会计的知识。因为通过以上分析，就是会计管理的一部分内容，最后还是公司盈利问题。有兴趣的也可以去看看战略管理方面的，对于做数据分析也很有好处的说。
综合来看，可以说数据分析=技术+市场+战略。
2 如何培养数据分析能力
理论：
基础的数据分析知识，至少知道如何做趋势分析、比较分析和细分，不然拿到一份数据就无从下手；
（2）基础的统计学知识，至少基础的统计量要认识，知道这些统计量的定义和适用条件，统计学方法可以让分析过程更加严谨，结论更有说服力；
（3）对数据的兴趣，以及其它的知识多多益善，让分析过程有趣起来。
实践：
（1）明确分析的目的。如果分析前没有明确分析的最终目标，很容易被数据绕进去，最终自己都不知道自己得出的结论到底是用来干嘛的；
（2）多结合业务去看数据。数据从业务运营中来，分析当然要回归到业务中去，多熟悉了解业务可以使数据看起来更加透彻；
（3）了解数据的定义和获取。最好从数据最初是怎么获取的开始了解，当然指标的统计逻辑和规则是必须熟记于心的，不然很容易就被数据给坑了；
（4）最后就是不断地看数据、分析数据，这是个必经的过程，往往一个工作经验丰富的非数据分析的运营人员要比刚进来不久的数据分析师对数据的了解要深入得多，就是这个原因。
3 大数据
大数据就是通过统计分析计算机收集的数据，在人们可能不知道“为什么”的前提下，了解到事物的状态、趋势、结果等“是什么”。
对于大数据，一直来说，数据规模导致的存储、运算等技术问题从来不是最重要的瓶颈。瓶颈只在于前端数据的收集途径，以及后端商业思想引领的模型和算法问题。早期的各类OLAP工具已经足够了，后来类似海杜普这样的研究则彻底降低了分布式数据的架构成本和门槛，就彻底将大数据带入了一个普及的领域。
从技术层面说，大数据和以前的数据时代的最大差异在于，以前是数据找应用/算法的过程（例如各大银行的大集中项目，以及数据建仓），而大数据时代的重要技术特征之一，是应用/算法去找数据的过程，因为数据规模变成了技术上最大的挑战。
大数据的特点：
（1）大数据不等同于数据大，我们处理问题是根据这个问题的所有数据而非样本数据，即样本就是总体；不是精确性而是混杂性；不是因果关系而是相关关系。
（2）大数据应用的几个可能：当文字变成数据，此时人可以用之阅读，机器可以用之分析；当方位变成数据，商业广告，疫情传染监控，雅安地震时的谷歌寻人；当沟通变成数据，就成了社交图谱。一切都可以量化，将世界看作可以理解的数据的海洋，为我们提供了一个从来未有过的审视现实的视角。
（3）数据创新的价值：数据的再利用。例如重组数据：随着大数据出现，数据的总和比部分更有价值，重组总和和本身价值也比单个总和更大；可扩展数据：在设计数据收集时就设计好了它的可扩展性，可以增加数据的潜在价值；数据的折旧值：数据会无用，需淘汰更新；数据废气：比如语音识别，当用户指出语音识别程序误解了他的意思，实际上就有效的训练了这个系统。
总之，大数据是因为对它的分析使用，才产生和体现它的价值，而不是因为其用到了突出的技术和算法才体现了它的价值。
4 大数据下的智能数据分析
在大数据的背景下，必须考虑数据之间的关联性。一个单独的数据是没有意义的，实际中，选择处在两个极端的数据往往更容易找出它们之间的联系，把它们放在一个框架中看才能发现问题。因此，可以用以下四种方法在大数据背景下进行智能数据分析：
（1）从解决问题的角度出发收集数据；
（2）把收集的数据整理好，放入一个框架内，并利用这个框架帮助决策者做出决定；
（3）评估决定与行动的效果，这将告诉我们框架是否合理；
（4）如果有新的数据出现，我们将考察能否利用它对前面三步做出改进，以及我们今天是否还需要收集更多种类的数据。
5 结语
数据分析的最终目的是帮助业务发现问题并解决问题，提升公司价值，而这些是从数据发觉的，而不是盲目下结论。每家公司都有自己业务生产的数据，通过数据分析、同比环比、漏斗分析及模型等，发现业务上存在的问题，帮助公司业务的优化。
参考文献
[1] 李贵兵，罗洪.大数据下的智能数据分析技术研究[J].科技资讯，2013（30）.
[2] 魏凯.大数据的技术挑战及发展趋势[J].信息通信技术，2013（6）.
[3] 于艳华，宋美娜.大数据[J].中兴通讯技术，2013（1）.