数据规模越大，分析结果的精确度就越高，千万亿、甚至百亿亿字节量级的数据所能分析出的结果相对精准。但如果数据不够大，很多数据挖掘和预测工作就没有办法进行。
大数据对社会发展产生各个方面的危害，大家怎样掌握大数据时代的机会，必须谨慎对待大数据产生的挑戰。总结起來，关键有三个层面：
(一)大数据时代，数据梳理和清理工作
(1)数据梳理和清理工作是数据分析的基本。大数据权威专家依据工作经验，广泛认为该工作是一项基本性工作，用时多且简易，占到数据分析工作量的60%之上，是数据分析前提条件和基本。在这里基上，数据分析工作必须对数据开展标志，开展深层剖析，编写专题调研，保证結果能够实行，最后贯彻落实到管理决策和执行。
(2)大数据时代，必须充足依靠it技术水平的管理数据品质工作。在大数据时代，人工服务逐单发觉、处理数据产品质量问题的方法成本增加、高效率低，不能不断。要尽可能规范性、专业化、自动化技术管理方法数据品质工作，将节省下的人力资源管理资金投入到新难题的科学研究中。
(二)大数据时代，数据分析的特性
(1)选用倒金字塔模式分派“思索、工作、共享”的時间比例。数据分析工作包含三一部分：“思索”，剖析具体难题，将具体难题转换成数学分析模型，明确提出解决方法的全过程;“工作”，将解决方法程序化交易，得到結果的全过程;“共享”，将剖析的結果，转换为管理决策，大肆宣扬的全过程。在時间分派上，金字塔结构或柱状构造的遍布方式并不是最好构造，倒金字塔结构构造较为有效。即，思索的全过程花得时间长些，能够降低中后期工作量，事半功倍。
(2)根据数据分析开展决策。很多人存有错误观念，觉得数据分析便是做表格、写汇报。在大数据时代，数据分析不仅滞留在这里，必须开展深层剖析，创建数据化管理决策的步骤。要重视数据、了解数据，但不封建迷信数据。在重视数据、尊重事实的前提条件下，降低主观原因的影响，迅速作出数据化管理决策，它是一种工作能力。(3)大数据时代，数据分析的要旨是――简易、快速、产业化。数据分析的結果要简约、通俗易懂;数据分析的時间要短，尽量的自动化技术地出結果，要迅速的考虑顾客的要求;数据分析的方式可以完成大批产业化。出色的数据分析师应具备全局性的前瞻性，一不太好能够立刻把该难题弄成很碎、许多的难题，乃至把一个难题复制出许多难题，进而与营销人员创建信赖，减少工作量。
(4)从“死”信息中，分离出来出“活”的信息。大数据有数据量大的难题――造成很多的“死”数据。不正确数据就是指数据与具体情况不一致，出现异常数据就是指数据恰当但数据杜绝人群的大部分，这类数据状况的解决方式较为完善。而大数据时代，很多数据不是活跃性行为主体，即“死”数据。因而，必须从高维密度低数据中，获取“活”的信息，发觉规律性。避免因为“死”信息的存有，造成剖析結果不可以恰当体现“活”的人群特点。
(三)大数据时代，数据分析师的塑造
(1)塑造关键技术优秀人才，保证长期性竞争能力。美国在创建全国性医疗行业时，将系统软件业务外包给了澳大利亚的一家企业，系统软件运作的第一天就出現了奔溃。美国政府部门因此对该方式开展了思考，归纳起來有三点：①外包服务设计方案时只图考虑招标方的个人利益，不容易为招标方的整体利益考虑到;②业务外包导致美国技术人员工作人员断块，造成出現难题后本身没法处理;③选用该方式造成美国没了关键技术。
因而，在选用业务外包方式的另外，必须把握其关键技术。在大数据时代，从数据分析、信息管理方法、it技术性三个层面维持竞争优势。必须塑造和维持业务流程、设计产品、数据分析、数据构架等层面的技术骨干团队。
(2)创建系统化的大数据分析团体。大数据分析的关键是数学模型，基本是具体业务流程，結果是自动化技术程序流程。在具体工作中必须恰当、有效的应用数学模型的逻辑思维，搭建以数学分析模型作为基本的数据分析，创建量化分析管理风险的核心理念。刻骨铭心了解并恰当掌控大数据分析，大数据分析的方式是处在持续发展趋势全过程中的，必须依据具体难题，联系实际数据，灵便搭建实体模型。
大数据分析应注意哪些问题.中琛魔方大数据分析平台表示数据分析是目前企业工作中的一个非常重要的组成部分，企业将根据自己的销售数据、财务数据、管理数据等各类数据来分析自己企业的实际情况，然后结合有效的分析结果，做出更好的发展决策。

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