大数据分析有哪些步骤

　　数据分析过程的主要活动包括识别信息需求，收集数据，分析数据，评估和提高数据分析的有效性。下面为大家详细介绍这四个步骤。

　　一，识别需求

　　信息需求是确保数据分析过程有效性的主要条件，并且可以为数据收集和分析提供明确的目标。识别信息需求是管理者的责任。管理人员应根据决策和过程控制的需求提出信息需求。就过程控制而言，管理者应识别用于支持过程输入，过程输出，资源分配的合理性，过程活动的优化以及过程异常的发现所需的信息。

　　二，收集数据

　　收集数据的目的是确保数据分析过程有效的基础。组织需要收集数据的内容，渠道和方法的计划。

　　三，分析数据

　　分析数据是将通过处理，分类和分析收集到的数据转化为有价值的信息，通常使用以下方法：旧的七个工具：即排列图、因果图、分层法、调查表、散步图、直方图、控制图；七个新工具：关联图、系统图、矩阵图、KJ法、计划评审技术、PDPC法、矩阵数据图。

　　四，过程改进

　　数据分析是质量管理体系的基础。组织的管理者应在适当时评估以下问题的有效性：首先，为决策提供的信息是否充分和可信，以及由于信息不足，不准确和滞后而导致决策错误的问题；第二个问题是信息在持续改进质量管理体系、过程和产品方面起到的作用是否达到预期，以及在产品过程中使用数据分析是否有效？第三是收集目的是否明确，收集的数据是否真实，充分，信息通道是否畅通。第四，数据分析方法是否合理，风险是否控制在可接受的范围内；实用数据分析所需的资源是否得到保证。

　　大数据分析有哪些步骤.中琛魔方大数据平台表示数据分析对于企业商业价值的提升有着至关重要的作用。当然，仅仅掌握单纯的理论还远远不够，实践出真知。数据分析的方法大家不妨在自己日常工作中，有分析相关项目里尝试使用，相信可以事半功倍，创造更多商业价值。

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