行业数据分析的目的

1、数据分析，指应用适当的统计分析方法对收集到的海量数据进行分析，并将这些数据加以汇总、理解、消化，以求最大化地挖掘蕴含在数据中的价值，发挥数据的作用。

2、数据分类，数据分析的目的之一数据分类，就是利用已具有分类的相似数据研究其分类的规则，将规则应用到未知分类的数据，并将其归类。

3、关联规则与推荐系统，关联规则又叫关联分析，是指在大型的数据库中找到一般的关联模式。

互联网行业和传统行业的数据分析有何异同点？

说到数据分析，其实随着大数据这几年的发展，数据被认为是物理与信息融合中的关键技术，以及核心引擎。各行各业都在马不停蹄、轰轰烈烈地迈入了大数据时代。传统行业与互联网行业的界限开始发展交集和互补、渗透，传统的制造业再也不是闷头生产+再销售的模式，而是更多地聆听市场的声音，市场需要什么，消费终端就会相对应的给予其更多的多样化、个性化。

目前来看，两者的主要区别还处在以下几点：

一: 结构化数据和非结构化数据

传统行业更多的是结构化数据, 即行数据,存储在数据库里,可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据,像以应用oracle、Sql Server等数据库的制造型企业的ERP系统。而互联网行业更多的是非结构化数据，就是不能以二维形态描述的，例如所有格式的办公文档、文本、图片、XML、HTML、各类报表、图像和音频/视频信息等等，像是医疗影像系统、教育视频点播、视频监控、国土GIS、设计院、文件服务器（PDM/FTP）、媒体资源管理等具体应用。

二：数据的体量

互联网行业海量的数据，由于互联网行业的特点，每时每刻都会产生海量的数据，它的数据往往是PB级的，1个PB有多大呢？它相当于2的50次方个字节。如果你对此没有概念，那么简单来说，《史记》约有52万多汉字，1个PB能够存储至少10亿部《史记》，以百度、腾讯、阿里为代表的企业。传统的一个生产制造工厂三个月制造的数据也不到100G。这是天大的一个差别。

三：看待数据的方式及数据分析目的不同

互联网行业会对这些海量的数据做数据分析，挖掘，无论是过去的数据还是即时的数据，数据不再是静止和陈旧的，任何被遗忘在服务器中的数据，都可能被重新利用，从而发现其中与我们、与行为、与现象的相关性，比如每逢“双十一”，“剁手*”都面临痛苦的抉择：打折的商品实在太多，买什么才好呢？最终一不小心，信用卡刷爆，买了一大堆自己不需要的商品，只得含泪吃半年的“康师傅”…

谷歌公司每天都会收到来自全球超过30亿条的搜索指令，经过多年数据的累计，谷歌公司建立了“咳嗽”，“发热”等搜索关键字与流感地区的联系，于是在2009年谷歌成功地在美国预测了冬季流感的传播，并且精确到地区和州等等。而传统行业则不会过多去关注过去的数据，一般月底会盘点，出一些财务的数据分析报表，历史的数据会存放于备份库里，有问题才会去查找。

四：数据查找的效率及安全性

互联网行业往往存储着用户的个人行为信息，他要求保证绝对的安全或者准确性，比如12306，每到年底，面临数亿人迁徙的购票压力，在临近春节购票高峰峰值的时候，它的要求绝对是用户打开网页的速度可以慢一点没关系，但是要保证用户购票信息的绝对安全。如果用户付款购买了一张高铁动车票，你那边没收到钱款，那面对着上亿人的购票钱款，这个绝对是要出大问题的。

而传统行业没有那么大的数据量和访问量，往往解决好并发，*锁等等问题，保证系统的高可靠性和稳定性，偶尔也会发生丢失一条采购记录或者生产记录的问题，由于一般用户都会除了系统录入以外，还会纸质的记录，那么这个也是可以被容忍的

五：大数据技术快速获取有价值的信息

基于以上互联网行业的特点，当数据量不断增大时，也随之带来了一系列的问题。

比如假设解决某一问题有算法A 和算法B。在小量数据中运行时，算法A的结果明显优于算法B。也就是说，就算法本身而言，算法A能够带来更好的结果;然而，人们发现，当数据量不断增大时，算法B在大量数据中运行的结果优于算法A在小量数据中运行的结果。这一发现给计算机学科及计算机衍生学科都带来了里程碑式的启示：当数据越来越大时，数据本身(而不是研究数据所使用的算法和模型)保证了数据分析结果的有效性。即便缺乏精准的算法，只要拥有足够多的数据，也能得到接近事实的结论。

由于能够处理多种数据结构，大数据能够在最大程度上利用互联网上记录的人类行为数据进行分析。大数据出现之前，计算机所能够处理的数据都需要前期进行结构化处理，并记录在相应的数据库中。但大数据技术对于数据结构的要求大大降低，互联网上人们留下的社交信息、地理位置信息、行为习惯信息、偏好信息等各种维度的信息都可以实时处理，立体完整地勾勒出每一个个体的各种特征。

一个公司创造的大量非结构化和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱，大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapReduce一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。简单来说，大数据需要Hadoop=HDFS（文件系统，数据存储技术相关）+HBase（数据库）+MapReduce（数据处理）+……Others这样的分布式存储，分布式处理大数据架构，而不仅仅是传统的磁盘阵列数据存储处理方式。

互联网极大地改变了人们的生活，大量、高速、多变的信息每天都围绕在人们身边，我们需要更好的处理方式，去应对这种随时随地的变化。大数据技术将深远地改变互联网世界，改变整个生产生活的方式。随着技术的发展，大数据分析正在变得越来越容易，成本也越来越低，而且相比以前能更容易加速对业务的理解，越来越多的人开始进入大数据与数据分析行列，准备在这里干出自己的一番事业。

编辑于 2019-10-21

行业数据分析的作用

帮助企业经营者快速掌握企业的基本面，帮助企业经营者的进行业务决策。

1、数据分析人员可以将企业经营行为转化为可评估的量化指标，及时发现问题，并追根溯源，优化企业产品健康度和整体员工的素质能力，帮助企业经营者快速掌握企业的基本面。

2、数据分析人员可以通过数据分析和挖掘，可以为业务发展提供策略和方向，通过数据分析和监测，能够支持企业进行精细化运营，帮助企业经营者的进行业务决策。

如何分析行业大数据？

题主所说的分析行业大数据，在我的理解就是，利用行业的数据，制作相关的数据分析报告。从而，最大程度的为企业主带来营销启示，并支持他们的战略决策。那，数据分析报告究竟应该如何制作呢？

1）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。一份好的报告，应该围绕报告目的进行展开，并且最终可以解决或者印证最初的目的。而一旦目的确认，相应的数据分析思路也要敲定下来。

数据准备：在这个环节，我们需要利用我们确定好的分析思路，去思考我们所需要的数据。具体包括需要什么数据，从哪里采集这些数据，具体数据字段有哪些并最终进行采集操作。由于我们是分析行业大数据，所以数据需要侧重于市场以及行业。

数据清洗：根据我们采集到的数据，我们需要进行清洗，从而变成有利于我们数据分析的数据模块。其中可以利用的方法可以有很多，譬如去重，处理缺失值，处理异常值以及消除歧义等。

报告制作：根据我们清洗好的数据，我们就可以进行报告的制作以及输出。

解决问题：所有的报告并不是自己嗨，我们仍需要我们自己去解决实际的应用问题，这样的报告才是有价值的。譬如，通过分析行业数据，我们发现竞品的营销策略以及市场趋势等。

2）分析维度列举

由于题主只局限于行业数据，那这里就简单介绍一下行业数据可以分析的维度。

通过我们对市场以及行业的数据进行采集，我们可以对宏观的环境，竞品动态，行业大事件剖析，行业发展趋势以及产业链等环节。具体细节，可以参考一些咨询公司或者数据公司出的行业报告。譬如，麦肯锡、波士顿、罗兰贝格、埃森哲、尼尔森、百度、腾讯等。

3）相关建议

如果要做好一份报告，精髓其实就在于数据分析的框架搭建。我们需要在平时学习过程中，多学习体会别人的好的框架、，然后多总结，多模仿，最终掌握一些数据分析的套路。

希望这样的解答，可以解决你的疑惑，让你有所收获。

进行行业数据分析的意义

完整、科学地反映客观情况。进行行业数据分析的意义在于完整、科学地反映客观情况。行业数据分为煤炭行业、有色金属行业、钢铁行业数据，每个行业数据又分为产量销量、库存、现货价格、期货价格4个子类 。

行业数据分析包括什么

行业数据分析包括：

1、行业的基本状况，包括行业的发展历史和现状，以及行业的未来发展趋势等方面。

2、行业的特征，要判断行业的市场特征，分辨出行业是处于完全竞争状态还是其他市场状态；要分析行业处于经济周期的阶段。

3、分析行业的结构，包括行业的进入难度、有替代品、行业中现有企业的竞争程度等方面。