因為壹個企業的產品或業務在現有環境下受到很多印象因素的影響，產品好不好，能不能滿足用戶的需求，市場需求大不大，競爭對手的行為，用戶體驗好不好，都可以作為大數據分析的出發點，所以需要對數據進行多維度的梳理和分析，才能最終找到提升產品性能或提升業務能力的方法。
2.註意每個大數據分析工具的適用性。
在大數據分析的過程中，並不意味著只能使用壹種大數據分析工具，因為不同的數據量會導致不同的數據結果，不同的需求對數據分析的要求也不同，所以適用的大數據分析工具也應該不同。如果數據樣本多，或者數據樣本質量不高，沒有應用匹配的大數據分析工具，最終數據分析的正確性就會受到影響。
3、數據的正確整合
在收集數據，進行預處理，放入數據庫進行分析的過程中，要選擇好的分析方法，將整合後的數據按要求整理存儲到數據庫中，並要求對數據進行轉換。由於數據格式不同，我們通常需要對數據進行整合，有時幾個變量可能整合成壹個，有時壹個變量可能整合成其他變量。只有整合數據，才能減少分析結果的誤差。
4.數據結果的可視化
通過前面的整理和分析，形成相應的能夠反映預測趨勢的結果。只有將數據結果可視化，才能提高企業信息的透明度，提高企業的效率，讓企業的業務處理更加方便快捷。
關於大數據分析的作用，青騰邊肖就在這裏和大家分享壹下。如果妳對大數據工程感興趣，希望這篇文章能幫到妳。如果想了解更多關於數據分析師和大數據工程師的技能和資料，可以點擊本站其他文章進行學習。