熱雲數據：大數據分析要注意哪些問題？

「春風十里，不如一人懂你。」用來形容大數據分析作用是最適合不過來的了，大數據的分析結果能夠了到用戶需要什麼，幫助我們更好的推廣產品，並能用來做各種研究、為公司決策提供建議等等。那麼，大數據分析該注意哪些問題呢？

數據的規模一定要"大"

數據規模越大，分析結果的精確度就越高，千萬億、甚至百億億位元組量級的數據所能分析出的結果相對精準。但如果數據不夠大，很多數據挖掘和預測工作就沒有辦法進行。簡單舉例，長期跟蹤一個用戶在互聯網上的瀏覽習慣和各種操作，就可以對他進行非常精準的預測，但如果僅僅只有一兩次的數據這種預測就不會太精準。

"大"不僅指規模，還包括價值

數據的價值首先在於研究價值，其次在於商業價值。僅數量上的堆砌體現不出這些價值，而需要很強的關聯性、結構性。關聯性是指，比如淘寶如果只記錄一個交易的買家、賣家、成交物品、價格等信息，商業價值就很有限。但如果記錄了買賣雙方的溝通和社交關係，購買前後的其他行為，那這個數據將非常有價值。結構性在於，比如一種數據記錄地球上每棵大樹每年長高的程度，這簡單堆砌的數據價值有限。但如果數據變成記錄每棵大樹的位置、氣候條件、樹種、樹齡、周邊動植物生態、每年長高的高度，那麼這個數據由於具有了結構性就大大增加價值。

"大數據"最終價值體現在對其分析和使用上

如何使用大數據的分析結果是關鍵，而不是技術。比如騰訊和阿里巴巴，都有十億左右的用戶，使用其產品進行日常溝通或者購買交易。所以他們了解用戶的所有溝通習慣或交易情況。暢想下如果未來這兩家公司的大數據完成了融合，就可以從不同的維度勾畫出一個完整的人的行為習慣，並預測他未來的發展和動向。再進一步設想，能和人工智慧結合，是不是可以有能分析和預測人類行為的機器？大數據用對了潛力無窮，用錯了非常危險。這也是需要深入探討的科學與倫理的問題。

而特別要說明的是，大部分人工作中接觸的都不是真正意義上的"大數據"，最多只是"大規模數據"，或者連"大規模"這個量級都達不到。但實際操作中，仍然可以建議用一種"類大數據"的分析思想，來協助企業推廣方面的工作。

分析哪些數據？

分析互聯網數據，能看出電子商務的成交量、社交媒體上對品牌的關注轉發評論等，從而衡量公關工作在社交媒體上的效果。分析媒體報道，看看都有哪些媒體在報道企業的品牌和公司，了解公眾的讚揚和批評都在什麼方面，幫助化解掉潛在的公關危機。分析廣告投放數據與回饋，使用分析結果作為優化廣告投放的依據。

怎麼使用這些數據？

定期監控和分析大數據，並根據分析結果行動起來，比如：在公司微博和微信上及時回復留言，與冬粉互動；一旦發現社交媒體上有關於公司的負面新聞，第一時間與對方聯繫，擺正態度解決問題，將一個不滿的客戶轉換成一個滿意的客戶等等。總之不要懼怕撲面而來的大數據，而是要更好的利用大數據為企業服務。