隨著科技的高速發展，資料在人們生活和決策中所佔的比重越來越大，大資料的熱浪已然覆蓋了整個時代。大資料一直在積極賦能眾多產業，包括金融、醫療、農業、教育等，如何在各個行業中深度挖掘大資料價值，讓決策者的選擇有據可依，這就需要用資料分析來深度挖掘資料的價值。

無論是在政務領域還是商業領域，依賴於大資料技術的資料分析總是為行業提供決策支援。由於大資料是從量變到質變的過程，加之資料被廣泛挖掘，決策依據的資訊完整性越來越高，依據資訊的理性決策要高於以往拍腦袋的盲目決策。

精益資料分析（圖靈出品）

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宏觀層面中，大資料使得經濟決策部門可以更加敏銳的把握經濟走向，並制定實施科學的經濟決策；在微觀層面中，大資料可以提高企業經營決策水平和效率，推動創新，給企業以及所處的行業領域帶來價值。

Python資料分析與挖掘實戰（第2版）

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大資料不光要有資料，還要精分跟相應的行業相結合，產生幫助企業實際運營的產品，這樣資料才有價值。若想依託大資料把脈企業經營現狀，預測行業發展趨勢，就需要不斷對資料來源進行有效的篩選、清洗，做到精準分析，否則得到的結果有可能是南轅北轍，於商業無益。

資料分析從入門到進階

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需要透過資料分析，對資料來源進行全方位篩選、清洗，同時打通各行業、各領域的資料孤島，實現資料的整合、有效分析，最大化資料分析結果的精準度。透過對資料採集、傳輸、篩選、清洗、融合、分析、計算及視覺化應用等，高效整合線上線下資料，進行深層次、廣範圍的資料關聯分析，解決企業全方位資料分析問題，降低資料分析成本，助力企業深度挖掘資料價值。

資料探勘（商業資料分析技術與實踐） 網

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資料分析的核心工作是人對資料指標的分析、思考和解讀，人腦所能承載的資料量是極其有限的。所以，無論是“傳統資料分析”，還是“大資料分析”，均需要將原始資料按照分析思路進行統計處理，得到概要性的統計結果供人分析。兩者在這個過程中是類似的，區別只是原始資料量大小所導致處理方式的不同。

在大資料時代下，將不斷更新的資料庫整理、加工和排序所形成的有效資訊，能為公司的產品、運營甚至是高層戰略提供第一手的參考資料，從而幫助他們更為科學和高效地解決使用者痛點。這樣就導致很多工作就越來越靠資料分析的結果來驅動。畢竟，資料是最好、最直接也最能體現和衡量KPI的指標。

資料分析的意義，往往在資料產生之前。我們應圍繞產品目標，進行產品設計以及運營策劃。如果最開始的目標及指標設定錯誤，後續的工作將難以為繼。甚至於在明確指標後再最開始就設定好分析模型，透過監測模型中的資料情況更及時的發現問題，做出更高質、高效的決策。