应用场景中的大数据分析

1、现有大数据都是一些书本知识，没有体系结构，而且晦涩难懂。本文从数据应用场景角度分析大数据。

2、从大数据战略，算法和数学公式难惯栲狠疲理解。缺少向业务为导向的数据和业务结合的大数据分析。分析方法、工具。大数据分析框架如何构建最主要。适合业务人员、决策人员（将数据和业务结合起来、系统分析思路、体系化）、专业分析数据建模和分析人员（数据分析方法和原理）。

3、大数据的分析非常强调逻辑性和体系化，一个完整的数倌栗受绽据分析过程需要把业务问题转化为数据问题来解决，需要从那些方面和维度解决。设计分弗幺黑镯析思路和分析框架来解决。分析技能得到分析结果。得到分析结果就需要掌握大量的分析方法和模型。甚至自定义建模和模型的优化。分析有结果了，应用到解决应用问题上，如何把数据转化为解决应用问题的策略，同样需要学东西，比如如何解读数据，如何快速看出数据中蕴含的一些业务特征和规律，提出由针对性的提出策略

4、缺严谨的系统的分析思维和方式。以业务问题为导向的框架。注重体系化的分析方法和过程。没有一种终极算法使用所有的问题分析。解决业务问题，而分析结果如何解读、如何分析、如何提炼出业务策略来，是大数据最需要解决的。学会解读数据分析的结果。

5、分析方法、工具。大数据分析框架如何构建最主要。适合业务人员、决策人员（将数据和业务结合起来、系统分析思路、体系化）、专业分析数据建模和分析人员（数据分析方法和原理）