为何大数据分析那么重要
数据是基础，相当于人的骨骼系统和肌肉系统，分析是核心，相当于人的大脑和神经系统。数据存在是既定事实，但是缺少了分析则始终未能发挥它的最大作用。只有对数据进行全方位的分析，两者相辅相成才能实现其价值最大化。
做好数据分析，要对数据分析的价值有清楚的定位，不能沦为单纯的“取数”、“做表”、“写报告”，数据分析应该对业务有实际的指导意义，结合业务痛点去发现问题从而解决问题。
数据分析的价值是什么?为什么要做数据分析?
数据分析的作用及价值，可归纳总结为下面四个方面：
帮助主体识别机会、规避风险
帮助主体诊断问题、亡羊补牢
帮助主体评估效果、改进营销
帮助主体提高效率、加强管理
数据分析实用方法论
在数据分析领域，如何挖掘数据价值，让数据直观呈现并为我所用，数据可视化可谓功不可没。然而你所用的可视化展现方式是不是真正直观而清晰地表达出了数据背后的价值，他们之间是否完全合拍?是你需要考虑的。这里为大家提供一些思路。
比较类
不论是基于时间的纵向比较还是基于分类的横向比较，被统称为比较类数据，发散开来。
构成类
构成又被称作占比，这类图表主要用于展示数据的组成结构，可以用于显示同一维度上数据之间的占比关系。比如各子公司的成本占比、公司利润的来源构成等。
分布类
分布类图表可以较好的表现数据的分布，通常用于展示连续数据上数值的分布情况。例如，在企业进行质量管控过程中为了控制误差，会选择正态分布图。
联系类
联系类图表表现形式与上述分布类有些类似，可以呈现展示多个变量之间的关系。比如，树木随着年龄的增长越来越高，年龄和高度之间是否存在某种联系。
大数据分析的重要性导致了激烈的竞争和对大数据专业人士需求的增加。数据科学和数据分析是一个不断发展的领域，具有巨大的潜力。数据分析有助于分析业务的价值链并获得见解。
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