大數據時代下數據分析思路研究

【摘要】? ? 隨著信息技術的迅猛發(fā)展，各項數據信息在互聯(lián)網、物聯(lián)網等相關渠道的支持下互相遞進，人們逐漸步入大數據時代，數據信息的有效傳遞對人們的決策成本產生一定的影響，傳統(tǒng)的信息不合理和不對等所形成的差異也已逐漸消失，而數據便可創(chuàng)造出更多的價值作用?；诖耍疚闹饕治龃髷祿亩x、特征，并重點研究其大數據時代下的數據分析思路，僅供參考。

【關鍵詞】? ? 大數據時代? ? 數據分析思路? ? 數據價值

引言：

現階段，對大數據的進一步探究和廣泛應用已經逐漸受到各界人士和相關領域的高度關注，國家統(tǒng)計部門已經將信息處理技術納入關鍵創(chuàng)新技術工程的主要內容之一。在我國大型計算機的發(fā)展趨勢下，有效處理并分析復雜層次的數據能力逐步提升，也加強了在海量數據中提取價值信息的能力。我國朝向大數據時代得發(fā)展進程越來越快，為人們帶來生活和工作上的便利。

一、大數據的定義

大數據指的是比普通數據含量大的資料，需要人們經過科學的處理和分析才可以獲取其中具有價值作用的數據信息。世界各個領域對于大數據的表述都有所不同，究其原因主要是因為大數據的涵蓋范圍較為廣泛，所涉及的知識層面過多，不同的人按照自己的想法和觀點去看待問題，所理解的含義也有一定的差異性。在這個數據引領潮流的新經濟時代下，數據不但將人們的生活方式有效優(yōu)化并升級，也將傳統(tǒng)的商業(yè)模式加以轉化。從客觀角度來說，可以將大數據作為一種純粹的數據結構，也可以將大數據看作對龐大數據量深入分析的工具和途徑，因其大數據具有多樣性、價值性等相關優(yōu)勢特征。

二、大數據的基本特征

（一）大量性

這種特征主要指的是大數據的數據量較為龐大。在大數據時代中，快速發(fā)展的網絡技術和儲存數據信息的電腦、手機等網絡工具的全面普及，數據資源的產生渠道不斷拓展加寬，人們在不斷獲取資料的過程中更改數據的計量單位。數據的計量單位從原本的PB直到今天的ZB，由此可以看出數據的大幅度的增長。根據相關統(tǒng)計調查分析，早在2012年底，全球使用智能手機的用戶總計13億，而且智能手機每月產生的數據總量達到500MB，移動數據流量高達1.3EB。

（二）多樣性

多樣性特征意指數據的類型多種多樣，大數據不僅僅局限于文本類資料的結構化數據，還涵蓋網絡日志、視頻音頻、地理位置等非結構化數據或半結構化數據資料。多樣化的數據產生緣由主要有兩種，一是非結構化數據資料的涉及范圍廣泛，二是開發(fā)潛能信息的需求。傳統(tǒng)的數據處理對象主要是結構形式的，從數據大小入手感受處理對象的具體特征，但是這種方式還不夠完善。大多數情況下，更多需要了解處理對象的位置、形狀、顏色或者是人物的心理變化趨勢等方面，這些因素都是傳統(tǒng)數據無法詳細描述出來的。為了充分滿足新時代發(fā)展和人類對分析深層次數據的需求，同時在大數據時代下對視頻或圖片等資料的處理技術也克服了種種難題，所以半結構化數據和非結構化數據也逐漸融入數據處理的對象群體當中。

（三）價值性

價值性特征說的是數據所呈現的價值巨大，但是整體密度相對較低。大數據中具有反映商業(yè)活動、人類生產活動和心理活動等方面價值意義非凡的信息，但因為大數據的規(guī)模過于龐大，數據在潛移默化當中出現日益變化的趨勢，一些具有價值作用的數據會在短時間內消失殆盡。通常情況下，價值密度的高低和數據整體規(guī)模的大小構成反比關系。比如在視頻數據當中，一段長達1小時的視頻，在連續(xù)監(jiān)控處理期間，具有價值的數據信息顯現出來的時間僅有一秒鐘。由此看來，大數據的流動性較強，所以在大數據時代下，針對數據的收集和處理在思想模式上都要進行跨越式的轉變，怎樣利用機器算法在短時間內實現數據價值的“提純”是當今社會需要重點關注的問題。

（四）高速性

高速性說明數據處理的時效性較強，因為大數據所含有的價值信息顯現時間過短，要求在短時間提取出龐大數據量中夾雜的價值信息。在時代的變化過程中，全球的數據使用量會在各種因素的影響下逐步提高。在大量數據中，處理數據的效率直接關系到智能創(chuàng)新型企業(yè)的長足發(fā)展。

三、基于大數據時代的數據分析具體思路

（一） 數據的價值挖掘

對于海量的大數據環(huán)境，數據的使用人員需要將數據分析的科學目標及具體要求作為主體，并圍繞此主體展開深入挖掘和數據收集工作，提取出更有用的數據，及時摒棄無用數據，在大量數據中實現價值挖掘，根據數據類型的不同選擇最佳適宜的方式提升數據的使用價值。在實現大數據挖掘過程中要根據實際的案例來展開，比如在開展廣告人群的匹配工作期間，在進行數據分析和數據價值挖掘中主要包含兩方面的數據類型，一是廣告庫的數據信息。其中主要涵蓋廣告庫和客戶的相關信息等內容。這種數據類型大多數呈現出強度較高的結構性，可以在傳統(tǒng)的數據庫中實現有效采集和應用、分析等環(huán)節(jié)。二是客戶后期的行為數據。通過以上兩種類型數據的結合探究，可以深入挖掘出存在的有效價值。而且，在實際的應用和實踐期間，還要不斷利用第二種信息數據的功能和作用，只有這樣才可以快速獲取到用戶需要的信息資源。按照對群體智能和行為的探究，可以在此過程中為信息使用人員提供條理清晰的反饋流程和機制，并為其自身的科學決策提供一定的數據支持。

（二）數據的整理

數據的整理主要包括四個環(huán)節(jié)分別為：審核資料、分配資料、匯總并編制統(tǒng)計表格或圖表、保管和輸送?，F階段數據資料過于龐大，其類型也多種多樣，對數據處理的效率和質量提出更多的要求和標準，尤其是在大數據時代下對于圖標的繪制來說難度更大?；诖?，要針對所需材料進行反復審核和儲存。大數據的審核和儲存與傳統(tǒng)數據審核保存方式相比存在一定的差異性，大數據時代可以利用現代化的專業(yè)工具實現數據的有效審核和保存。傳統(tǒng)的數據審核主要目的在于檢測原始數據是否具備準確性和完整性，而大數據的審核體現在兼顧數據精準預測和處理速度的前提下，明確處理的數據規(guī)模，簡單來說也就是確定其數據量的等級[1]。大數據自身呈現出雜亂無章的特點，具有噪音和不穩(wěn)定的相關因素，但是有噪音的數據也因其可以發(fā)現隱藏模式和知識而比其他普通數據更富有價值作用。所以，反映處理對象的數據有兩面性，但無論是正確亦或是錯誤，都同屬于大數據的重要部分，在法律規(guī)定允許的情況下，任何數據都具備一定的價值。除此之外，傳統(tǒng)的數據儲存主要是通過審核、匯總等加以保管，而大數據的儲存大多數是為了控制儲存成本，依據法律條件明確儲存數據的具體規(guī)模。

（三）數據的開發(fā)

傳統(tǒng)數據因其樣本量較小、解決問題的目的性較強，數據的價值通常呈現出時效性的特點，也就是說數據價值會根據使用頻率的增加或時間的推移而逐漸降低。而大數據的流動性較強，會在潛移默化當中將其價值重新塑造起來，數據價值呈現出再生性的基本特點。在大數據時代下，可以將數據比作為神奇的鉆石礦場，其中所涵蓋的價值被挖掘出來后還可以不間斷的產生新價值。整體數據不會出現貶值的狀況，還會在社會經濟的推動下大幅度增值，為了可以全方位了解研究對象，一般情況下需要對數據實施有效整合，即將某部分數據加以合并。整合數據會對研究對象的反映更加全面、準確，會在其中發(fā)現新問題，構建創(chuàng)新體系和新價值。從客觀角度來分析，整合數據的價值通常高于部分價值，所以分析研究大數據需要抱有積極奮進的態(tài)度，不要畏懼龐大的數據量，要具備整合大數據的勇敢信心，所以，開發(fā)大數據是一項具有深遠意義的工作。

（四）數據的應用

傳統(tǒng)的數據應用的初衷是為了預測未來發(fā)展趨勢和解釋現象，簡單來說，就是探索各個環(huán)節(jié)的聯(lián)系關系和因果關系，然后在此基礎上實現良好的預測。在大數據時代下，構建在關系基礎上的預測是大數據的核心內容，因為大數據具有價值性特點，所以在大數據時代背景下商業(yè)激烈競爭的環(huán)境中，要求數據處理得更加便捷和快速。需要重點注意的是，由于數據總量的龐大以及復雜的結構框架，在數據的應用階段中，可視化是有效解釋數據結構的重要因素。相關科研人員表明在大數據時代中，數據分析結果實現可視化是十分必要的，對解釋分析結果具有一定的幫助[2]。通常情況下，數據的集約程度較大，對本地磁盤、主要存儲器和遠程磁盤的存儲容積空間進行了大量的耗盡，在此情況下，人民群眾還要密切關注數據的可視化，因為它是數據和心靈有效銜接的主要媒介。大數據的應用范圍涉及十分廣泛，能否對已經獲取完畢的數據實施快速處理是當前各行各業(yè)發(fā)展的重要任務。

（五）合理運用統(tǒng)計學思想

在大數據背景下，傳統(tǒng)的抽樣分析已經滿足不了海量數據的分析，在創(chuàng)新時代中需要及時轉變思維和抽象的思想，數據樣本就是一個整體，要分析與某種研究對象相關聯(lián)的一切數據，而不是僅局限于分析少量數據樣本，這樣可以在一定程度上理解事物的發(fā)展變化規(guī)律，可以對數據信息進行良好的處理。更趨向于從不合乎常理的信息數據中掌握事物的實際情況，深入理解數據分析的嚴謹性和系統(tǒng)性，而不是單純的追求精準數據。通過分析數據網絡的交叉連接，有效掌握動態(tài)化的因果關系，通過分析處理相關數據精準的反映出發(fā)生變化后的具體狀況。積極采用統(tǒng)計學思想，針對收集完畢后的數據和信息實施針對性較強的分類處理，有效掌控事物的變化趨勢，為人們做出正確決策提供一定的參考依據[3]。

（六）數據的處理和分析

在此環(huán)節(jié)中，一方面要根據社會發(fā)展特點改變抽樣調查的工作理念，通常情況下，大數據的樣本資料主要是材料的匯總，這就需要在實現數據分析處理期間要全面了解和梳理數據的整體構造，并逐漸朝向數據的局部化展開延伸和拓展。與此同時，在大量數據開展分析處理過程中需要解決好調查目標構建不達標、抽樣框架不穩(wěn)定及樣本數量受到約束等問題。另一方面，還要有效提升大數據環(huán)境下數據的精確標準和要求，因為大數據環(huán)境中獲取數據的渠道多種多樣，數據處理的質量和最終效果也會有所不同。所以在數據差異性允許的條件下提升精準度的標準[4]。除此之外，對數據關系進行重點分析，不但要注重數據關系的梳理，還要注重事物之間相關性的分析探究，及時轉化分析思路，圍繞分析目標和關聯(lián)性有效展開大數據環(huán)境下的數據分析工作。

四、結束語

綜上所述，大數據涵蓋結構內外的大量數據，在云計算平臺實現大規(guī)模收集處理和數據庫的構建等方案，針對數據的分流采用價值挖掘等方式實現處理分析，促使獲取的數據可以完全符合新經濟時代的發(fā)展需求和現實狀況。數據分析思路主要存在于感官、物質享受上的復雜網絡關系，并在此基礎上構建出符合時代背景的關鍵分析決策。

作者單位：苑廣? ? 北京上品科技發(fā)展有限責任公司

參? 考? 文? 獻

[1]張俊發(fā).大數據時代個人數據的權利配置[J].華南理工大學學報（社會科學版），2021，23（05）：69-77.

[2]楊松會.大數據時代下企業(yè)資源優(yōu)化配置的策略探究[J].現代工業(yè)經濟和信息化，2021，11（08）：191-192+195.

[3]王瑞.大數據時代的數據挖掘技術與應用[J].輕工科技，2021，37（09）：72-73.

[4]杜旭陽.大數據背景下的統(tǒng)計學發(fā)展方向探究[J].山西青年，2021（16）：133-134.