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。
指标分析 在实际工作中，这个方法应用的最为广泛，也是在使用其他方法进行分析的同时搭配使用突出问题关键点的方法，指直接运用统计学中的一些基础指标来做数据分析，比如平均数、众数、中位数、最大值、最小值等。在选择具体使用哪个基础指标时，需要考虑结果的取向性。
数据分析关键点 - 运营模块：流量结构（渠道、业务、地区）、转化率、流失率和留存率、复购率。- 销售模块：同环比、完成率、销售排行、重点商品占比、平台占比。- 商品模块：货龄、动销率、缺货率、结构指标、价格体系、关联分析、畅滞销分析。
大数据应用的关键点是数据来源、产品化和价值创造；数据资源分布不均，大数据应用在数据密集领域更易获得突破；须对不当的行业管理模式进行改革，以促进大数据在已有各个行业中应用。大数据贵在应用。
如：销售提升毛利提升，客流上升客单却下降，这种关系对于分析很关键。对比对象 无对比无惊喜，很多惊喜源于对比，选择合适的对比对象很关键。
1、典型的大数据解决方案应该是具有多种能力的平台化解决方案，这些能力包括结构化数据的存储、计算、分析和挖掘，多结构化数据的存储、加工和处理，以及大数据的商务智能分析。这种解决方案在技术应具有以下四个特性：软硬集成化的大数据处理、全结构化数据处理的能力、大规模内存计算的能力、超高网络速度的访问。
2、一般来说，大数据的解决方案就有Apache Drill、Pentaho BI、Hadoop、RapidMiner、Storm、HPCC等等。下面就给大家逐个讲解一下这些解决方案的情况。第一要说的就是Apache Drill。这个方案的产生就是为了帮助企业用户寻找更有效、加快Hadoop数据查询的方法。
3、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。
4、大数据分析系统平台方案深度洞察用户数据，帮企业用数据驱动产品改进及运营监控，思迈特软件Smartbi是企业级商业智能和大数据分析品牌，经过多年持续自主研发，凝聚大量商业智能最佳实践经验，整合了各行业的数据分析和决策支持的功能需求。
1、选择了设计过度的系统 如果组织没有使用大多数系统功能，则需要继续为其使用的基础设施支付费用。组织根据自己的需求修改业务指标并优化系统。可以采用更加符合业务需求的简单版本替换某些组件。
2、就目前大数据发展现状来看，我们有充分的理由去寻找更多的数据，因为数据分析推动了数字创新。
3、金融行业是我国大数据产业的最大下游应用行业，占比超过19%。 大数据软件与服务的需求不断增长，硬件占比下降，但依然占据主导地位。 2021年，大数据硬件、软件和服务市场占比分别为40.5%、27%和38%，硬件市场规模为345亿元。
4、目前，我国的大数据产业进入高质量发展阶段，大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升，大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位，2021年我国大数据市场结构中，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为40.5%、27%和38%，市场规模分别为345亿元、228亿元和297亿元。
1、重点解决复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术。主要解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。
2、存储及管理技术在大数据时代的背景下，海量的数据整理成为了各个企业急需解决的问题。云计算技术、物联网等技术快速发展，多样化已经成为数据信息的一项显著特点，为充分发挥信息应用价值，有效存储已经成为人们关注的热点。
3、大数据处理关键技术一般包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据分析及挖掘、大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。（1）大数据采集技术：数据采集是通过RFID射频技术、传感器以及移动互联网等方式获得的各种类型的结构化及非结构化的海量数据。
4、大数据采集技术：这一技术通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式，实现对结构化、半结构化及非结构化的海量数据的获取。 大数据预处理技术：该技术的主要任务是对采集到的数据进行辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作，以确保数据的质量。
5、大数据关键技术有数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。
1、数据集成 数据集成过程将来自多个数据源的数据集成到一起。数据规约 数据规约是为了得到数据集的简化表示。数据规约包括维规约和数值规约。数据变换 通过变换使用规范化、数据离散化和概念分层等方法，使得数据的挖掘可以在多个抽象层面上进行。数据变换操作是提升数据挖掘效果的附加预处理过程。
2、数据仓库技术 数据仓库技术为大数据处理提供了有力的支持。数据仓库是一个集中式的数据存储和处理中心，可以存储和管理大量的数据。通过数据仓库，可以对大数据进行清洗、整合和集成，为数据分析提供可靠的数据基础。以上即为大数据处理技术的几个主要方面。
3、其中主要工作环节包括： 大数据采集 大数据预处理 大数据存储及管理 大数据分析及挖掘 大数据展现和应用（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等）。
4、具体的大数据处理方法其实有很多，但是根据长时间的实践，笔者总结了一个基本的大数据处理流程，并且这个流程应该能够对大家理顺大数据的处理有所帮助。整个处理流程可以概括为四步，分别是采集、导入和预处理、统计和分析，以及挖掘。
1、遗漏值处理（缺少感兴趣的属性）、噪音数据处理（数据中存在着错误、或偏离期望值的数据）、不一致数据处理。
2、大数据分析及挖掘技术 大数据分析技术：改进已有数据挖掘和机器学习技术；开发数据网络挖掘、特异群组挖掘、图挖掘等新型数据挖掘技术；突破基于对象的数据连接、相似性连接等大数据融合技术；突破用户兴趣分析、网络行为分析、情感语义分析等面向领域的大数据挖掘技术。
3、大数据采集技术：这一技术通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式，实现对结构化、半结构化及非结构化的海量数据的获取。 大数据预处理技术：该技术的主要任务是对采集到的数据进行辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作，以确保数据的质量。
4、大数据关键技术有数据存储、处理、应用等多方面的技术，根据大数据的处理过程，可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。
5、大数据预处理技术 预处理技术包括对采集到的数据进行识别、提取、清洗、填充、平滑、合并、规范化和一致性检查等操作。数据抽取的目的是将复杂数据转换为统一的或易于处理的数据结构，以便快速分析处理。