[大数据]开课吧：大数据时代，数据分析的特点是什么？

目前数据分析技术能够为我们个人以及企业发展提供帮助，所以很多企业对于数据分析师都很重视，这也是数据分析师拥有良好的待遇以及发展前景的主要原因。为了能够顺利成为数据分析师，需要明白大数据时代，数据分析的特点是什么。

大数据时代，数据分析的特点是什么？

（1）采用倒金字塔模式分配“思考、工作、分享”的时间比重。数据分析工作包括三部分：“思考”，分析实际问题，将实际问题转化成数学模型，提出解决方案的过程；“工作”，将解决方案程序化，得出结果的过程；“分享”，将分析的结果，转化为决策，付诸实施的过程。在时间分配上，金字塔结构或柱形结构的分布形式不是最佳结构，倒金字塔结构比较合理。即，思考的过程花得时间长些，可以减少后期工作量，少走弯路。

（2）通过数据分析进行科学决策。很多人存在误区，认为数据分析就是做报表、写报告。在大数据时代，数据分析不仅仅停留在此，需要进行深度分析，建立数据化决策的流程。要尊重数据、认识数据，但不迷信数据。在尊重数据、尊重事实的前提下，减少主观因素的干扰，快速做出数据化决策，这是一种能力。

大数据时代，数据分析的特点是什么？

（3）大数据时代，数据分析的要义是――简单、迅速、规模化。数据分析的结果要简洁、易懂；数据分析的时间要短，尽可能的自动化地出结果，要快速的满足客户的需求；数据分析的方法能够实现大批量规模化。优秀的数据分析师应具有全局的预见性，一有问题可以马上把该问题打成很碎、很多的问题，甚至把一个问题克隆出很多问题，从而与业务人员建立信任，降低工作量。

（4）从“死”信息中，分离出“活”的信息。大数据有数据量大的问题――产生大量的“死”数据。错误数据是指数据与实际情况不一致，异常数据是指数据正确但数据远离群体的大多数，这类数据情况的处理手段比较成熟。而大数据时代，大量数据是不活跃主体，即“死”数据。因此，需要从高维低密度数据中，提取“活”的信息，发现规律。防止由于“死”信息的存在，导致分析结果不能正确反映“活”的群体特征。