【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 ... 數位公關知識庫 來自資深顧問群的專業觀點帶給您最實用的市場洞察 Home»【大數據分析懶人包】一篇搞懂分析工具、步驟及應用領域 2021.01.14 【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。

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。

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。

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。

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.大數據分析｜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.大數據分析｜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.大數據分析｜風險管理： 信用及債務分析、建立風險模組。

  4.大數據分析｜金融財務： 分析驅動的金融、績效評估、SmartCapEx（智能型資本支出）。

  5.大數據分析｜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？6個常見工具介紹 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：GoogleForm、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GoogleForm及SurveyCake，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：ApacheHadoop 完整儲存資料也是大數據分析的重要工作之一，使用ApacheHadoop儲存資料時，ApacheHadoop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。

大數據分析工具：HadoopMapReduce 屬於ApacheHadoop系統的MapReduce可以分析、處理Hadoop資料庫中的數據，共分為Map與Reduve兩個過程，將資料重組整理，匯出成使用者需要的數據報表。

大數據視覺化工具：Tableau Tableau可以將多種資料文件如xlsx、txt、xml……等格式轉變成圖表形式呈現，操作介面簡單方便，對於行銷人員而言非常容易上手。

大數據視覺化工具：Wordcloud Wordcloud（文字雲）能將數據庫的文字進行視覺化呈現，根據每個詞彙在數據庫中出現次數的多寡，形成文字雲中大小不等的詞彙，在網路上可以找到許多文字雲工具。

  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｜DigitalPR 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DigitalPR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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