大數(shù)據(jù)分析在企業(yè)信息化建設(shè)中的研究與應(yīng)用

李東 遠(yuǎn)方

大數(shù)據(jù)分析在很多的領(lǐng)域都起到了非常重要的作用，數(shù)據(jù)的來(lái)源多種多樣，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和數(shù)據(jù)的提取涉及到各種不同的應(yīng)用系統(tǒng)、信息平臺(tái)以及傳感器等軟件和硬件。大數(shù)據(jù)是海量數(shù)據(jù)的組合，將這些海量的數(shù)據(jù)通過(guò)有效的、準(zhǔn)確的方式進(jìn)行利用，是當(dāng)前大數(shù)據(jù)研究的一個(gè)重要方向。本文首先對(duì)大數(shù)據(jù)、大數(shù)據(jù)分析以及傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的區(qū)別等方面進(jìn)行了闡述，其次對(duì)大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)技術(shù)進(jìn)行了研究，最后對(duì)大數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用進(jìn)行了研究。隨著信息化社會(huì)的不斷發(fā)展，以網(wǎng)絡(luò)為介質(zhì)，各種應(yīng)用系統(tǒng)、信息平臺(tái)以及傳感器等軟件和硬件每時(shí)每刻都在生產(chǎn)著數(shù)據(jù)，這些海量的數(shù)據(jù)中存在著大量有價(jià)值的信息，如何從海量的數(shù)據(jù)中提取到企業(yè)所需要的、有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息，是大數(shù)據(jù)分析主要解決的問(wèn)題。

一、大數(shù)據(jù)

（一）大數(shù)據(jù)定義

大數(shù)據(jù)是一種數(shù)據(jù)量非常龐大的數(shù)據(jù)集，通過(guò)人工的方式無(wú)法進(jìn)行相關(guān)的數(shù)據(jù)分析和運(yùn)算，數(shù)據(jù)通過(guò)某種方式能夠結(jié)合成各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)能夠?yàn)橐恍┥婕按髷?shù)據(jù)分析的機(jī)構(gòu)或企業(yè)提供相應(yīng)的數(shù)據(jù)參考和數(shù)據(jù)分析的依據(jù)。大數(shù)據(jù)中所說(shuō)的大是相對(duì)而言的，這個(gè)大和過(guò)去我們所能涉及到的數(shù)據(jù)來(lái)說(shuō)是非常龐大的，但在未來(lái)大數(shù)據(jù)所規(guī)模還會(huì)發(fā)生本質(zhì)的變化和飛躍。大數(shù)據(jù)的特性主要包括規(guī)模性（Volume）、多樣性（Variety）、高速性（Velocity）和價(jià)值性（Value）4方面。大數(shù)據(jù)中對(duì)于某一小部分?jǐn)?shù)據(jù)的價(jià)值是不穩(wěn)定和不確定的，但是從海量的數(shù)據(jù)中提取到的數(shù)據(jù)會(huì)產(chǎn)生出很大的價(jià)值。

（二）大數(shù)據(jù)分析定義

大數(shù)據(jù)的含義并不是側(cè)重于數(shù)據(jù)量的龐大，它的重點(diǎn)主要是實(shí)現(xiàn)對(duì)這些海量的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行相應(yīng)的研究、分析以及運(yùn)算等操作，經(jīng)過(guò)處理以后這些數(shù)據(jù)中所隱藏的、分散的有用信息才能被提取出來(lái)。隨著社會(huì)信息化技術(shù)的發(fā)展，各領(lǐng)域、企業(yè)的研究和發(fā)展中對(duì)大數(shù)據(jù)的依賴越來(lái)越高，同時(shí)也會(huì)產(chǎn)生出大量的數(shù)據(jù)，在這種情況下，大數(shù)據(jù)涉及到的4大特性也發(fā)生了巨大的變化，對(duì)于這些數(shù)據(jù)是否有價(jià)值，取決于對(duì)數(shù)據(jù)的分析方法是否合理，大數(shù)據(jù)的分析方法主要包括5部分。

1.可視化分析

大數(shù)據(jù)的分析在各種領(lǐng)域中都有可能涉及到，使用該技術(shù)的人員比較廣泛，對(duì)于所有的人群而言，可視化分析作為最基礎(chǔ)的大數(shù)據(jù)分析方法，需要被所有的人群掌握。在可視化分析中，數(shù)據(jù)能夠以圖形的方式為用戶展示出其所具有的特性，通過(guò)對(duì)這些特性進(jìn)行相應(yīng)的對(duì)比，用戶能夠得到數(shù)據(jù)中存在的一些關(guān)聯(lián)特性。

2.數(shù)據(jù)挖掘算法

大數(shù)據(jù)分析的核心是數(shù)據(jù)挖掘，數(shù)據(jù)挖掘涉及到的算法類別眾多，一般都是在對(duì)數(shù)據(jù)的類型和格式進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上，深入的研究數(shù)據(jù)集中的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，通過(guò)各種運(yùn)算的方式從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的數(shù)據(jù)信息。大數(shù)據(jù)分析中的數(shù)據(jù)量一般都非常的龐大，通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘的方式能夠在很短的時(shí)間內(nèi)完成對(duì)數(shù)據(jù)的分析處理，大大提高數(shù)據(jù)的可用性。

3.預(yù)測(cè)性分析

預(yù)測(cè)性分析在數(shù)據(jù)分析技術(shù)中有著非常重要的作用，該分析方法是在數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基礎(chǔ)中，提取出有一定聯(lián)系的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)類型可以是不同的，根據(jù)數(shù)據(jù)類型的要求完成相應(yīng)模型的建設(shè)，同時(shí)再將一些新的數(shù)據(jù)引入其中，最終來(lái)完成對(duì)未來(lái)一些事情的預(yù)測(cè)。

4.語(yǔ)義引擎

大數(shù)據(jù)分析和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是分不開(kāi)的，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)技術(shù)能夠?qū)⒂脩粼诨ヂ?lián)網(wǎng)中的一些操作提取出來(lái)，根據(jù)操作中的一些關(guān)鍵信息來(lái)對(duì)用戶潛在消費(fèi)進(jìn)行預(yù)測(cè)，再根據(jù)預(yù)測(cè)的結(jié)果來(lái)對(duì)用戶發(fā)送相應(yīng)的信息，這樣的技術(shù)在產(chǎn)品營(yíng)銷中有著非常重要的作用。

5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理

對(duì)于大數(shù)據(jù)分析結(jié)果的準(zhǔn)確性和有效性很大的原因在于數(shù)據(jù)源的質(zhì)量和對(duì)數(shù)據(jù)的管理，在科學(xué)研究和領(lǐng)域數(shù)據(jù)分析中，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)源經(jīng)過(guò)高效的數(shù)據(jù)管理分析，能夠提取出更加真實(shí)有效的數(shù)據(jù)信息。

（三）大數(shù)據(jù)分析與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析的區(qū)別

大數(shù)據(jù)是海量數(shù)據(jù)的組合，將這些海量的數(shù)量通過(guò)有效的、準(zhǔn)確的方式利用起來(lái)，是目前研究的熱門方向。通過(guò)數(shù)據(jù)的產(chǎn)生的歷程能夠?qū)?shù)據(jù)分為數(shù)的產(chǎn)生、數(shù)據(jù)的形成以及大數(shù)據(jù)的產(chǎn)生三大階段，隨著信息化技術(shù)的不斷發(fā)展，各種數(shù)據(jù)處理軟件的產(chǎn)生讓數(shù)據(jù)的提取和處理比過(guò)去的傳統(tǒng)的方式更加的簡(jiǎn)單快捷。

對(duì)于數(shù)據(jù)處理，傳統(tǒng)的方法雖然受到數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)容量的限制，但數(shù)據(jù)在處理中涉及到了提取、轉(zhuǎn)換以及加載和完整過(guò)程，也就是說(shuō)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)前已經(jīng)過(guò)了數(shù)據(jù)清洗，經(jīng)過(guò)清洗后這些數(shù)據(jù)能夠被模型系統(tǒng)所理解。它的缺點(diǎn)是數(shù)據(jù)集比較有限，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析時(shí)，涉及到的數(shù)據(jù)范圍相對(duì)有限。對(duì)于大數(shù)據(jù)分析中涉及到很多的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，這樣的數(shù)據(jù)傳統(tǒng)模式下不易進(jìn)行捕捉，使得大數(shù)據(jù)分析有著很高的挑戰(zhàn)性。

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析過(guò)程中，首先對(duì)數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)的關(guān)系進(jìn)行建立，然后要對(duì)數(shù)據(jù)模型進(jìn)行制定，最后才是對(duì)數(shù)據(jù)的收集以及分析工作。大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)源的格式涉及到圖片、視頻、網(wǎng)頁(yè)、文件、無(wú)線射頻識(shí)別碼等多種多樣的非結(jié)構(gòu)化形式存在，這些數(shù)據(jù)和常規(guī)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)完全不同。大數(shù)據(jù)分析一般情況下通過(guò)動(dòng)態(tài)建模的方式進(jìn)行分析，首先對(duì)實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的建模工作，在建模過(guò)程中實(shí)時(shí)的將檢測(cè)到的數(shù)據(jù)添補(bǔ)進(jìn)來(lái)，逐步擴(kuò)大建模范圍，這樣的過(guò)程具有很強(qiáng)的實(shí)時(shí)性。

在大數(shù)據(jù)分析中，越來(lái)越多的半結(jié)構(gòu)以及非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)通過(guò)各種渠道產(chǎn)生，這樣的情況下數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)無(wú)法確定是否都是完整的和準(zhǔn)確的。類似于對(duì)人口的統(tǒng)計(jì)，若要在某地區(qū)完成一次人口數(shù)量的絕對(duì)準(zhǔn)確的統(tǒng)計(jì)是很難實(shí)現(xiàn)的，因?yàn)樵诮y(tǒng)計(jì)的過(guò)程中，人口是存在流入和流出的，人口數(shù)量存在實(shí)時(shí)的變化。

和傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析進(jìn)行相應(yīng)的比較時(shí)，大數(shù)據(jù)分析涉及到的數(shù)據(jù)源廣泛，所采用的分析方法和分析模式都有很大的區(qū)別，但是所采用的思維方法和傳統(tǒng)分析的思維方法是大同小異的，主要的區(qū)別在于數(shù)據(jù)源存在差異，所以需要通過(guò)不同的方法進(jìn)行相應(yīng)的處理。

二、大數(shù)據(jù)分析技術(shù)研究

（一）云存儲(chǔ)技術(shù)

隨著信息技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用，大數(shù)據(jù)的類型在增多，數(shù)據(jù)也在迅速的增長(zhǎng)，大數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)也成為一個(gè)重要的技術(shù)因素，存儲(chǔ)方式會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)分析以及存儲(chǔ)成本能夠產(chǎn)生很大的影響。因此，對(duì)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的需求也需要進(jìn)行深入的研究。云存儲(chǔ)技術(shù)和大數(shù)據(jù)的結(jié)合能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)據(jù)的高效存儲(chǔ)，云存儲(chǔ)主要對(duì)用戶提供一種在線的存儲(chǔ)模式，所有的用戶不用在擔(dān)心和關(guān)注存儲(chǔ)容量的大小、存儲(chǔ)設(shè)備的類型以及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的位置，只需要根據(jù)存儲(chǔ)空間等按需付費(fèi)。

本文中研究的云存儲(chǔ)技術(shù)是云平臺(tái)中分布式的存儲(chǔ)架構(gòu)。所有的分布式存儲(chǔ)以及數(shù)據(jù)管理都是圍繞著數(shù)據(jù)中心進(jìn)行的，根據(jù)角度的不同對(duì)數(shù)據(jù)中心進(jìn)行劃分，能夠?qū)?shù)據(jù)中心劃分為以交換機(jī)為中心的結(jié)構(gòu)、以服務(wù)器為中心的結(jié)構(gòu)和混合結(jié)構(gòu)三種。從系統(tǒng)建設(shè)角度看，由于歷史遺留存儲(chǔ)信息系統(tǒng)的緣故，云存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)中心架構(gòu)主要由傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心的優(yōu)化、基于云計(jì)算的數(shù)據(jù)中心或兩者并存三種形態(tài)出現(xiàn)?；谠朴?jì)算的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)中心是云存儲(chǔ)服務(wù)的核心，如圖1所示，在并行編程模型的調(diào)度分割下，通過(guò)并行數(shù)據(jù)庫(kù)和分布式文件系統(tǒng)來(lái)完成對(duì)結(jié)構(gòu)化以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)工作，同時(shí)通過(guò)云服務(wù)相關(guān)的協(xié)議，并以云服務(wù)涉及到的相關(guān)接口通道來(lái)完成對(duì)用戶數(shù)據(jù)資源的計(jì)算服務(wù)。

（二）提升數(shù)據(jù)可用性

數(shù)據(jù)分析中存在大量的、有著復(fù)雜結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)的來(lái)源多種多樣，數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和數(shù)據(jù)的提取涉及到各種不同的應(yīng)用系統(tǒng)、信息平臺(tái)以及傳感器等軟件和硬件。在項(xiàng)目中涉及到大數(shù)據(jù)分析，首先要對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行海量收集，數(shù)據(jù)作為數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)，分析是一個(gè)簡(jiǎn)單的過(guò)程，但對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)分析這個(gè)過(guò)程是一個(gè)比較復(fù)雜的過(guò)程。本文中研究的數(shù)據(jù)可用性主要是針對(duì)數(shù)據(jù)預(yù)分析中涉及到的相關(guān)問(wèn)題，也就是要對(duì)數(shù)據(jù)一致性、準(zhǔn)確性及時(shí)效性等進(jìn)行研究。

從基礎(chǔ)理論、算法和工程技術(shù)各層面提出了大數(shù)據(jù)可用性領(lǐng)域嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)性研究問(wèn)題，對(duì)大數(shù)據(jù)可用性的理論與技術(shù)研究進(jìn)行了重要的探索。另外，大數(shù)據(jù)分析的前提必須要保障數(shù)據(jù)的質(zhì)量，從流程、技術(shù)和管理視角討論了大數(shù)據(jù)時(shí)代如何確保數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。經(jīng)過(guò)研究分析，當(dāng)前大數(shù)據(jù)的主要來(lái)源涉及到web數(shù)據(jù)、應(yīng)用系統(tǒng)數(shù)據(jù)、傳感器數(shù)據(jù)以及科研數(shù)據(jù)等。所有的數(shù)據(jù)還需要針對(duì)詳細(xì)的業(yè)務(wù)或者研究的需求，把各種不同類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效處理，在處理的過(guò)程中，數(shù)據(jù)會(huì)實(shí)時(shí)的動(dòng)態(tài)的變化，這時(shí)也需要在處理的過(guò)程中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)的增減，所有的操作都要符合數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)一致性、準(zhǔn)確性以及時(shí)效性的要求。對(duì)數(shù)據(jù)可用性的把握要落實(shí)在數(shù)據(jù)可用性的理論和技術(shù)兩個(gè)方面。

（三）優(yōu)化數(shù)據(jù)分析模型

在數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)領(lǐng)域中，主要涉及到數(shù)據(jù)庫(kù)、模型庫(kù)以及知識(shí)庫(kù)三大部分，這三部分之間相互關(guān)聯(lián)，同時(shí)也存在很大的差異。在數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)中已經(jīng)建設(shè)有知識(shí)庫(kù)和模型庫(kù)后，再對(duì)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，分析所得到的結(jié)果有首重要的意義，一是能夠把分析結(jié)果重新的導(dǎo)入知識(shí)庫(kù)中，將這些結(jié)果數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為數(shù)據(jù)儲(chǔ)備，二是能夠根據(jù)這些數(shù)據(jù)來(lái)豐富模型庫(kù)，三部分的關(guān)系如圖2所示。

模型庫(kù)子系統(tǒng)中主要涉及到模型庫(kù)以及模型庫(kù)管理系統(tǒng)兩部分，通過(guò)名稱就能夠理解到，模型庫(kù)中涉及到很多的數(shù)據(jù)模型，根據(jù)模型的復(fù)雜程度分為簡(jiǎn)單模型和復(fù)雜模型，根據(jù)模型結(jié)構(gòu)能夠分為單一模型和組合模型。模型的種類比較多，能夠是基于傳統(tǒng)的數(shù)理統(tǒng)計(jì)的數(shù)學(xué)模型，也可以是基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳進(jìn)化計(jì)算和模糊系統(tǒng)的計(jì)算智能模型。系統(tǒng)決策的整個(gè)過(guò)程能夠按照實(shí)際需求復(fù)雜程度來(lái)確定采用單個(gè)模型還是廣義模型進(jìn)行分析。根據(jù)大數(shù)據(jù)分析的具體過(guò)程進(jìn)行判斷，數(shù)據(jù)非常的多并且結(jié)構(gòu)也非常的復(fù)雜，通過(guò)將簡(jiǎn)單的以及組合的模型進(jìn)行分析，在短期內(nèi)也很難完成對(duì)數(shù)據(jù)的分析。所以，對(duì)大數(shù)據(jù)分析的整個(gè)過(guò)程中，對(duì)模型庫(kù)的優(yōu)化主要從兩處來(lái)實(shí)現(xiàn)，一是完善當(dāng)前所采用的模型的實(shí)際參數(shù)，使得模型能夠進(jìn)一步的符合數(shù)據(jù)分析的需求；另一個(gè)是通過(guò)增加模型數(shù)量，將模型間進(jìn)行合理的組合來(lái)完成數(shù)據(jù)分析任務(wù)。

（四）資源的彈性調(diào)度

根據(jù)大數(shù)據(jù)產(chǎn)生的特性進(jìn)行分析，能夠把大數(shù)據(jù)分析的需求分為周期性需求和非周期性需求兩種，周期性需求是在某個(gè)特定的時(shí)間點(diǎn)重復(fù)出現(xiàn)，所以，能夠?qū)?shù)據(jù)處理資源提前準(zhǔn)備好，保障數(shù)據(jù)分析的需求。非周期性需求沒(méi)有固定的時(shí)間周期，很多事情都是突發(fā)的，這種情況就要對(duì)資源進(jìn)行彈性的進(jìn)行分配，通過(guò)以上能夠看出，云計(jì)算資源管理的效率是大數(shù)據(jù)分析的一個(gè)重要因素。云計(jì)算平臺(tái)是基礎(chǔ)虛擬化技術(shù)的一種網(wǎng)絡(luò)服務(wù)模式，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)能夠?yàn)橛脩籼峁└鞣N硬件服務(wù)、軟件服務(wù)等。在云服務(wù)中，計(jì)算資源也是以服務(wù)的形式提供給用戶的，用戶只需要關(guān)心在云服務(wù)中的服務(wù)質(zhì)量和釀成。通過(guò)云服務(wù)體系，能夠高效的、合理的完成對(duì)大數(shù)據(jù)的周期性以及非周期性的數(shù)據(jù)分析。

大數(shù)據(jù)隨著社會(huì)生產(chǎn)會(huì)不斷的增多，特別是通過(guò)社交網(wǎng)絡(luò)以及各種應(yīng)用平臺(tái)能夠產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)，這些網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)的產(chǎn)生有很大的差異，并且存在很大的不確定因素，結(jié)合云計(jì)算技術(shù)可以對(duì)大數(shù)據(jù)進(jìn)行合理的規(guī)劃管理，通過(guò)MapReduce模型能夠批量的完成數(shù)據(jù)分割，通過(guò)云計(jì)算服務(wù)質(zhì)量協(xié)議，能夠大大提高服務(wù)質(zhì)量。

三、大數(shù)據(jù)分析應(yīng)用

當(dāng)前，我國(guó)已經(jīng)成為一個(gè)工業(yè)化向信息化進(jìn)行轉(zhuǎn)型的大國(guó)，工業(yè)化為核心的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)主要涉及到大生產(chǎn)、大物流以及大零售。所有的服務(wù)模式都是以消費(fèi)者為核心，通過(guò)消費(fèi)者來(lái)促進(jìn)和改善服務(wù)模式。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)通過(guò)相關(guān)關(guān)系來(lái)分析這些海量的數(shù)據(jù)，評(píng)估產(chǎn)品或者服務(wù)是否令人滿意，從而預(yù)判消費(fèi)者是否會(huì)為其他類似的產(chǎn)品買單，最終決定這款產(chǎn)品或者服務(wù)是否應(yīng)該繼續(xù)推向市場(chǎng)。這種決策流程的縮短與數(shù)據(jù)化處理，真正地把消費(fèi)者置于整個(gè)產(chǎn)品和服務(wù)決策的中心地位。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的產(chǎn)生和快速發(fā)展，能夠幫助各大企業(yè)從消費(fèi)者的心理層面去獲取消費(fèi)信息，實(shí)現(xiàn)企業(yè)精準(zhǔn)營(yíng)銷。隨著網(wǎng)絡(luò)以及相關(guān)技術(shù)的發(fā)展，消費(fèi)者們能夠足不出戶，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)進(jìn)行網(wǎng)上購(gòu)物，在網(wǎng)絡(luò)上收集消費(fèi)者的購(gòu)物數(shù)據(jù)信息，相對(duì)于去實(shí)體店進(jìn)行逐個(gè)的調(diào)研，會(huì)更加的容易并且準(zhǔn)確，并且數(shù)據(jù)收集的成本也比較低。對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，對(duì)收集到的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行分類和分析，這個(gè)過(guò)程是一個(gè)非常復(fù)雜的過(guò)程，該過(guò)程主要是為了在海量的消費(fèi)數(shù)據(jù)信息中能夠提取到對(duì)商業(yè)決策有指引性的數(shù)據(jù)信息。企業(yè)需要能夠通過(guò)這些數(shù)據(jù)分析的技術(shù)去提高自身的營(yíng)銷能力和發(fā)展方向，同時(shí)也要不斷的提升自身的制造水平，滿足廣大消費(fèi)者的需求。

四、結(jié)論

大數(shù)據(jù)分析已經(jīng)不是一個(gè)概念，它已經(jīng)真實(shí)的被廣泛應(yīng)用到大數(shù)據(jù)管理和分析當(dāng)中，如今已經(jīng)存在各種樣的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)及方法，但隨著社會(huì)的不斷發(fā)展，數(shù)據(jù)不斷增長(zhǎng)和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不斷更新，大數(shù)據(jù)分析技術(shù)也會(huì)不斷的更新。

作者單位：國(guó)網(wǎng)河南省電力公司