《常用的大数据分析方法及应用》

一、简介

随着企业不断深入利用大数据技术，大数据分析作为一种分析处理工具已经受到了越来越多企业的关注。伴随着数据量的增加，以及数据质量的下降，如何有效地进行大数据分析已经成为企业发展的关键环节之一。本文旨在对常用的大数据分析方法和其在企业中的应用进行详尽介绍，以期为研究大数据分析方法的学者和企业提供参考。

二、常用的大数据分析方法

1、关联规则分析

关联规则分析是一种用于挖掘大数据中的关联规则的数据挖掘方法。它利用大量的事实记录来发现关联规则，用来了解客户的购买习惯和偏好，判断客户可能会在将来买什么，从而进行精准营销。

2、聚类分析

聚类分析是一种对一组对象进行分类的统计方法。它利用大量的测量数据，通过对对象之间的测量距离进行计算，把不同的对象进行分类，最终形成一定的对象结构，以便进一步深入分析，了解对象之间的关系。

3、决策树分析

决策树分析是一种常用的数据挖掘方法，它可以从大量的测量数据中提取有价值的隐藏信息，并以决策树的方式表达出来。其基本思想是使用一个树状结构表达一系列的决策流程，通过把输入数据映射到叶节点，从而输出相应的决策结果。

4、概念演绎分析

概念演绎分析由中国著名学者宗成庆在1960年代提出来的。它主要是一种概念思维方式，利用大量的测量数据，抽取出高维度数据中的重要特征，用于分类、预测及联系相关性的探索。

三、大数据分析在企业中的应用

1、客户细分

大数据分析可以帮助企业更好地细分客户，分析用户的消费行为，从而量身定制特定的消费类型、促销活动等策略。

2、市场营销

大数据分析可以帮助企业实施更加精准的营销，通过挖掘出大数据中的消费规律，了解客户偏好，减少未成功定向营销的损失，提高营销的效率。

3、质量控制

利用大数据分析，企业可以进行实时的质量控制，不仅可以探测到生产过程中出现的质量问题，还可以及时发现上游生产环节的质量缺陷，从而保证产品的质量和产量。

4、价格机制

大数据分析可以为企业设计出根据市场的需求进行实时变动的价格机制，可以有效把握当前市场的需求，不断调整价格，达到企业价格调整的节奏和目的。

四、结论

大数据分析是一种可以有效把握大数据中的隐藏信息的数据挖掘方法，目前被已经被广泛应用在企业管理和决策中，可以为企业提供精准的客户细分、市场营销、质量及价格控制等服务。未来，随着大数据技术的发展，大数据分析会更好地发挥它的作用，为企业持续发展提供更大的支持。