大數(shù)據(jù)分析需要通過數(shù)據(jù)分析來發(fā)現(xiàn)現(xiàn)狀，并且通過模型與預(yù)測分析技術(shù)來對改善進(jìn)行預(yù)測與優(yōu)化，國內(nèi)，不論是國企還是民企，真正在業(yè)務(wù)決策中以數(shù)據(jù)分析結(jié)果為依據(jù)的，主要集中在銀行、保險、電信和電商等幾個行業(yè)。

　　大數(shù)據(jù)”時代到來了嗎？

　　潮流是一股可笑又可敬的力量：今天，如果打開任何媒體，要是不提“大數(shù)據(jù)”，恐怕都不好意思出版。這股潮流，鋪天蓋地，連國家領(lǐng)導(dǎo)人都不例外。問題在于：為什么人人言必稱大數(shù)據(jù)？

　　數(shù)據(jù)的價值，隨著數(shù)據(jù)量的幾何級數(shù)增長，已經(jīng)不再能夠通過傳統(tǒng)的圖表得以顯現(xiàn)，這正是為什么商業(yè)智能還沒來得及流行，便已被“數(shù)據(jù)分析”擠下舞臺。因為，價值隱藏在數(shù)據(jù)中，需要數(shù)據(jù)分析方可釋放這些價值。

　　數(shù)據(jù)分析能力的高低，決定了價值發(fā)現(xiàn)過程的好壞與成敗?？梢哉f，沒有數(shù)據(jù)分析，“大數(shù)據(jù)”只是一堆IT庫存，成本高而收益為零。但是國內(nèi)熱潮的“大數(shù)據(jù)”概念，目前仍然停留在數(shù)據(jù)收集、整理、存儲和簡單報表等幾個初級階段。能夠?qū)Υ髷?shù)據(jù)進(jìn)行基本分析和運(yùn)用的，只有少數(shù)幾個行業(yè)的少數(shù)企業(yè)。

　　對于國內(nèi)數(shù)據(jù)分析市場，我們的感覺如下：

　　市場巨大，許多企業(yè)（無論是互聯(lián)網(wǎng)的新銳還是傳統(tǒng)的企業(yè)）都在討論這個，也有實際的需求并愿意為此付錢，但是比較零碎尚不系統(tǒng)化。目前對數(shù)據(jù)需求最強(qiáng)烈的行業(yè)依此是：金融機(jī)構(gòu)（從基金到銀行到保險公司到P2P公司），以廣告投放及電商為代表的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)等

　　尚沒出現(xiàn)平臺級公司的模式（這或許往往是大市場或者大機(jī)會出現(xiàn)之前的混沌期）

　　ToB服務(wù)的氛圍在國內(nèi)尚沒完全形成，對于一些有能力的技術(shù)公司，如果數(shù)據(jù)需求強(qiáng)烈的話，考慮到自身能力的健全以及數(shù)據(jù)安全性，往往不會外包或者采用外部模塊，而傾向于自建這塊業(yè)務(wù)

　　未來BAT及京東、58和滴滴打車等企業(yè)，憑借其自身產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)，必然是數(shù)據(jù)領(lǐng)域的大玩家。但是整個行業(yè)很大而且需求旺盛，即使沒有留給創(chuàng)業(yè)公司出現(xiàn)平臺級巨型企業(yè)的機(jī)會，也將留出各種各樣的細(xì)分市場機(jī)會讓大家可以獲得自己的領(lǐng)地

　　數(shù)據(jù)沉淀

　　用大白話說就是數(shù)據(jù)抓取，目前有四大方式獲取數(shù)據(jù)

　　網(wǎng)絡(luò)爬蟲，用Python及Go等開發(fā)了自己的爬蟲平臺，對幾十個網(wǎng)站進(jìn)行每日抓取獲得相關(guān)信息

　　Wi-Fi接入方案，我們自己開發(fā)了一套完整的軟硬件方案，優(yōu)勢是超高的ROI（投資回報比），且免費提供給物業(yè)管理者，幫助其實現(xiàn)靠網(wǎng)費賺錢以及推廣費賺錢。在與其協(xié)商的基礎(chǔ)上，獲得用戶數(shù)據(jù)。這主要是OpenWRT的開發(fā)以及一些智能硬件和客戶端的開發(fā)。

　　提供一些圖像方面的API，進(jìn)行圖片搜索及人臉?biāo)阉?，滿足客戶在圖像處理和圖像識別方面的一些需求。開發(fā)主要用到一些Machine Learning和Deep Learning的算法，使用C++/Open CV/Matlab等。

　　數(shù)據(jù)服務(wù)需求方自行提供。

　　數(shù)據(jù)挖掘

　　用大白話說，就是利用數(shù)據(jù)分析產(chǎn)生深層次有價值的理解?；谝陨细鞣N方式獲得的數(shù)據(jù)，我們可以做最簡單的統(tǒng)計分析、用戶及品牌理解、用戶畫像、各品牌或各產(chǎn)品型號之間的關(guān)系等等，了解現(xiàn)在和歷史并爭取預(yù)測未來。

　　常用的工具是Python/R/SPSS等，算法包括最簡單的統(tǒng)計、稍微復(fù)雜一些的Machine Learning、現(xiàn)在被捧上天的Deep Learning以及Collaborative Filtering等等。

　　數(shù)據(jù)呈現(xiàn)

　　用大白話說，就是把分析結(jié)果用最美觀和最容易理解的方式（圖標(biāo)或者圖形）展現(xiàn)出來。目前，我們大概有幾種形式：

　　網(wǎng)站（兼容PC端和移動端）：提供給付費的B端客戶，不對外公開，大致形勢如下

　　一個SaaS的公有云平臺，方便大家把自己的數(shù)據(jù)利用我們的工具來制作成為便于在網(wǎng)上特別是移動端傳播的圖文報表，即將上線，大致形態(tài)見下圖。產(chǎn)品的邏輯很簡單：讀數(shù)讀圖的需求越來越強(qiáng)烈，但是卻缺乏這樣的工具或者平臺來制作這樣圖文并茂的內(nèi)容，即使是Excel，也不能制作出適合于網(wǎng)絡(luò)傳播的圖文內(nèi)容

　　常使用的技術(shù)是JS+Node JS+MongoDB等等。