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大数据分析是一种高级分析，需要复杂的应用程序，这些应用程序使用分析系统来支持预测模型、统计算法和假设分析等功能。本文合肥达内IT培训简单分享大数据分析的5个步骤。
1.细分
最近，自定义受众已经成为一个主流问题。电子邮件营销、追加销售和交叉销售优惠都必须实现个性化。个性化信息的关键是认识到希望联系的众多人员的每一个都是独一无二的，并且有不同的需求。当然，在一对一的基础上实现个性化是不可能的，但就转化而言，将企业的受众细分为更小的群体就足够了。而收集的数据越多，就越需要聚集在一起。所以不要害怕处理大量数据。
2.展开
企业可能只需要研究一些不同的数据集，因为已经知道各种目标群体。根据业务目标以及是处理结构化数据还是非结构化的数据，企业有多种策略可供选择。因此，企业可以混合和匹配各种方法，以从数据中获得有意义的见解。
3.赶上
企业需要实时采取行动。毫不奇怪，为了成功开展业务，企业需要访问实时信息。在处理大量数据时，企业的分析是否足够灵活可能并不明显。可以采用其他的分析解决方案，但这些解决方案提供的更新需要数小时的等待时间。但是，在电子商务等其他行业，基于大数据创建动态定价是通常的做法。
4.整理
更具体地说，企业的数据应该适当地进行整理。并转变成一些直观的图表，这样就不必浪费时间得出结论。特别是如果正在处理互联网上的大量数据或参考资料。那么需要做的是选择一个优秀的分析平台，它可以为企业提供详细的数据可视化。这样能够快速掌握并采取行动。
5.谨慎
尽管大数据分析可能会帮助企业节省时间和费用，但必须保持警惕。人们在互联网上发布的内容有许多个人信息，需要关注隐私信息的安全。尽管如此，只要在合法平台上收集和分析数据就是安全的。但是，必须记住的是避免常见的错误。
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