大数据怎么做?

1、大数据处理之一：采集 大数据的采集是指利用多个数据库来接收发自客户端（Web、App或者传感器形式等）的数据，并且用户可以通过这些数据库来进行简单的查询和处理工作。

2、搜索一下智分析，在官网上下载一个插件，并安装在EXCEL里，然后注册一个账号。按照好之后，EXCEL里会出现一个新的工具栏，上面显示是smartbi的页面，然后点击登录，输入账号密码。

3、大数据分析是大数据领域最著名的应用之一。它不仅涉及企业内部的信息化系统，还包括来自政府、银行、国计民生、行业产业、社交网站等多个领域的外部数据。通过大数据分析技术和工具，对这些庞大的数据集进行统计汇总，并以图形图表的形式进行可视化展示。

如何入行数据分析师

1、技能二：掌握数据整理、可视化和报表制作。数据整理，是将原始数据转换成方便实用的格式，实用工具有DataWrangler和R。数据可视化，是创建和研究数据的视觉表现，实用工具有ggvis，D3，vega。数据报表是将数据分析和结果制作成报告。也是数据分析师的一个后续工作。这项技能是做数据分析师的主要技能。

2、一定要用细心、耐心、和平静的心态去做数据分析。数据分析是个细活，根据二八原则，其中数据的处理将占去数据分析中的八成时间，如果数据处理不当将影响接下来的分析，需要良好的心态减少犯错误的概率。具有独立思考与换位思考的能力。数据分析并不仅仅是为了完成一些业务上面的数据需求和论证。

3、自学：自学的话，成本低，但是时间长，而且对自身的要求更高一些。需要有很强的自制力和学习能力，另一方面，自学在项目实战这一块就比较缺乏。网课：看网课学习，和自己差不多，比较好点的就是有老师讲解知识点，但是学习的话还是要靠自觉。

4、零基础学数据分析师一定要从Excel入门，因为Excel是处理小型数据量企业用的最多的工具，在基础数据分析师与数据运营岗位中具有极其重要的地位。

5、沟通能力就是数据和业务的桥梁。再沟通中，我们不要固执己见，要采取他人的意见，尤其是智者的意见，可以帮我们降低犯错率，提高分析正确率，这样我们的分析才会更有说服力。技术能力 我们自己了解到的，相关技术像Excel，MySql，Python，SPSS等这些工具。

6、逻辑清晰：逻辑思维对数据分析尤其重要，不然会被各种指标的定义规则、与业务的联系纠结死，逻辑思维好的人写SQL等数据处理脚本也会更加高效。业务理解：具备业务理解能力对数据分析师来说是非常重要的。

如何分析行业大数据?

数据分析报告流程 数据分析报告，其实是依据一定的流程来进行操作的。具体包括：商业问题定义，数据准备、数据清洗、数据分析、报告制作以及解决问题。倘若某个环节出现问题，则需要在这个闭环里面不断的去重复，接下来我们解释一下每一个环节。商业问题定义：所谓的商业问题定义，其实就是报告目的明确。

也有的一些相关的大数据文章说明不需要太在乎数据的精确度，或者说不准确最后形成报告可以改的心理，大数据分析基本要求就是严谨以及精确。不能粗略计算 现阶段进行大数据分析都是依托于相应的大数据分析工具，可以进行专业的数据分析，不能进行粗略的计算，也不会得到想要的结果。

市场供需：分析行业的市场供需状况，包括产品或服务的需求变化、供给能力、价格走势等。这有助于判断行业的竞争程度和盈利空间。 竞争格局：了解行业内的主要竞争者，分析它们的市场份额、竞争优势和劣势。这有助于判断企业的竞争地位和发展潜力。

预测性分析。大数据分析最终要的应用领域之一就是预测性分析，从大数据中挖掘出特点，通过科学的建立模型，之后便可以通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。 语义引擎。非结构化数据的多元化给数据分析带来新的挑战，我们需要一套工具系统的去分析，提炼数据。

如何做好数据分析

1、明确目的和思路 首先明白本次的目的，梳理分析思路，并搭建整体分析框架，把分析目的分解，化为若干的点，清晰明了，即分析的目的，用户什么样的，如何具体开展数据分析，需要从哪几个角度进行分析，采用哪些分析指标（各类分析指标需合理搭配使用）。同时，确保分析框架的体系化和逻辑性。

2、识别需求：识别信息需求是确保数据分析过程有效性的首要条件，可以为收集数据、分析数据提供清晰的目标。识别信息需求是管理者的职责管理者应根据决策和过程控制的需求，提出对信息的需求。

3、对比分析是我们在日常生活中最常用到的数据分析方法，一般分为纵向对比和横向对比。纵向对比，是时间上的对比，如我们经常提到的同比或环比。横向对比是指与其他同类之间的对比，如与竞品之间的对比。如果要比较类似的数据组（例如产品销量之间的对比，实际与目标情况的对比），我们常用柱状图展示。

4、数据分析：运用统计学、机器学习等方法对数据进行分析，以揭示数据中的模式、趋势和关联。这可能包括描述性统计、推断性统计、可视化分析、预测模型等。 结果将分析结果以易于理解的方式呈现，并对结果进行解释。

5、数据采集 数据采集是数据分析的第一步，也是最为关键的一步。只有采集到准确、全面的数据，才能保证后续的分析结果可靠。以下是数据采集的具体步骤：明确数据采集目标 在进行数据采集前，需要明确采集的目标是什么，需要采集哪些数据。

6、要做好数据分析工作，需要从数据和分析两个方向共同入手：数据培养 数据培养是进行有效数据分析的基础建设，不是什么数据都可以用来进行数据分析的，企业在注重数据量的积累的同时，还要注重数据积累的质量，将数据培养的意识和任务要求相结合，自上而下推行数据培养的机制。