浅析大数据时代下数据分析理念

摘要:数据的出现促进了人们对信息内容的认识和理解，在当前社会的网络环境影响下，人们通过不同的手段和方式，收集想要了解的数据信息，从而帮助自身的发展。而在这样的发展形势中，人们开始意识到数据信息的好处，数据信息的收集方式也逐渐变得多样化，从而推动了大数据时代的来临。在大数据时代的影响下，海量的数据收集、分析、处理方式成为重点的研究内容，人们通过将大量的数据分析处理，将其中对自身和企业的发展有利的部分提取出来，为今后发展提供依据的同时，还有效的总结的发展中的经验、以及未来发展的走向预测。本文则根据现阶段的数据理念的发展优势，细致分析在大数据时代印象下的数据分析理念有哪些发展优势。

关键词:大数据时代；数据理念；数据分析；发展趋势

大数据研究和发展应用逐渐受到国内外专业人士的关注，当前世界的发展中，各个国家已经将信息处理技术作为重点的创新技术工程之一，我国也在跟随这一世界潮流，建设属于自身的信息数据处理技术，而随着计算机网络技术的快速普及，大范围的数据处理能力逐渐的增强，我国在进入大数据时代之后，人们将会感受到有大数据时代下引领的先进的生活，以及便捷的工作方式。从而有效的促进国家内部的经济发展，促进人们的生活水平的提升。

一、大数据时代的具体内容

(一)大数据的定义

大数据主要值得是数据的范围较大，并且这种范围相对于传统普通的数据内容来讲，有着巨量的资料内容，需要人们通过全新的处理模式才能将其中唯有价值的数据信息提取出来，从而保证人们在使用的过程中，能够远用自身有用的资料。根据专家的计算，在这一概念最早形成的时候，主要是选用先进的方式取代传统的随机分析方法对数据进行分析处理，这种方式需要具备大量、高速、多样、价值四种特征形势。从而改变传统数据处理的能力限制。而在实际进行中，大数据的细致分类可以分为四种，分别是大数据技术、大数据工程、大数据科学、大数据应用。人们通过将不同的数据收集完善，提取有效的信息，为时代的发展或者具体的企业之间的发展提供最为有效的实施途径，这样，才大数据背景的支持下，企业能够成功将这一集技术应用在实际发展中，就能够将企业的发展推向时代的顶峰。

(二)大数据时代的定义

在大数据出现的同时，必然会引领一波新的发展潮流，尤其在先进的数据处理能力逐渐更新的基础上，大数据时代的来临已经成为必然的发展趋势。而当前大数据时代的发展主要是依靠信息技术的推动，将互联网、物联网等发展渠道组我诶数据收集的手段，同时，建设不同种类的数据信息处理系统，从而将大量的信息内容通过不同的手段进行存储、提取、展示。在大数据时代中，普通大众也能够通过大量的数据处理系统进行信息的搜寻，每一个人都享有共同的待遇。这样的大数据时代具有了广泛性、社会性、动态性、公开性的特征。在大数据时代全面来临之际，必然会引起社会众多领域和行业的变革，人们的生活方式、人们的工作方式、企业的发展方式等等，都会因为大数据时代的来临而出现转变。在实际的发展中，大数据时代的数据处理开始逐步取代传统数据分析的思想意识。很多行业领域开始将传统的思想改变，将抽样思想的方式，转变为精准测量的思想，将数据的样变成总体数据，通过对多样性的、繁冗复杂的数据的细致测量分析，将事物之间的规律研究分析出来，彻底改变传统数据分析中的书屋因果关系的分析思想。让统计学的方式应用在社会时代的发展中，从而促进社会时代的各个领域的进步发展。

二、数据分析理念

(一)数据价值发掘理念

数据分析需要根据数据的类型进行实际的研究考察分析，将重点的部分提炼出来，从而找寻能够帮助企业或者人们发展的方式。以匹配广告做种研究的实力，这种数据内容的重点涵盖了两种类型的数据内容，首先，是将广告库的内容作为重点的数据信息，其将广告库和相关的广告具体客户之间的信息联系在一起，让人们能够将这些数据作为分析的依据。而另一种则是将客户观看了广告之后的行为也涵盖在其中，设计人员可以通过将这些行为内容融入到广告设计的过程中，通过不同的算法展现广告的价值，就能够让原本传统的广告形式转变为符合大众，且新潮的广告，有效的促进了人们对广告内容的好奇心和认可度，促进企业的健康发展。而在实际的发展中，数据分析和信息之间的联系要通过数据处理手段进行。将群体行为和群体的思想作为收集的内容，通过相关的技术手段，以及信息反馈机制，向用户提供最为优质的数据和信息内容[3]，从而保证客户在进行查询，或者信息的搜索时，能够有巨大的信息数据库支撑，保证了企业发展的优质化。

(二)深层处理理念和去伪存真理念

数据分析的过程中，要将相关的数据分析流程作为重点的分析依据，在面对大量的数据的同时，要将重点内容进行深层处理，另外，还要去伪存真处理，保证在数据精准的基础上，不断的优质化。大数据的发展形势已经运用在不同的生活生产形势中，传统的数据信息处理方式和技术逐渐被时代所掩埋，很多企业和个人的发展已经借助先进的数据分析技术，将手机到的不同的信息内容进行筛选，通过先进的设备软件，将信息数据转变成计算机能够识别的类型，对不同的信息进行分类处理，整合规划，构建数据自身的数据库。而在真实的数据整合分类中，不同的数据也需要进行不同形势的筛选工作，目的都是将最精准的信息传递出去。并且能够将这些信息和实际发展中的内容联系在一起，帮助自身的发展更加进步。所以去伪存真理念和深层处理理念是大数据背景中的重要理念内容，其能够将大量数据中，不具备实用性的信息内容剔除，将有用的内容保留。庞大的数据规模不仅不会将数据的结果影响，反而让客户能够得到更加有价值的信息内容，从而拓展了发展的空间，有效的促进了不同领域之间的信息交流。

(三)数据分析的变量

传统的数据分析中，重点的数据分析技术是将以及变量作为假设的内容，然后，根据这一假设的变量，采用线性分析的手段，将数据中的规律找寻出来，而在实际应用中，这种传统的数据分析手段的使用范围较小，处理信息的方式也较为简单。而在当前社会中，大数据背景的发展下，庞大的数据内容完全无法采用这种方式在计算。线性处理技术和分析显然显得不太切合实际。所以，计算的方式和大数据的处理方式是相辅相成，共同变化的。在大数据的变量分析中，一些数据的数量和变量在持续的变化，但这些变量的变化范围是明确的，并且有规律的，所以在实际分析处理中，完全不需要进行假设变量的分析，这样，在先进的数据技术分析处理中，能够将最重要、最有利的内容获取，从而促进各个领域之间的发展。

(四)统计学理念

统计学在大数据背景下，有着重要的意义。其能够更新抽样理念，将数据的中体作为样本进行分析，将探讨中某物的全部数据内容作为筛选处理的基础，充分的将事物的发展过程、发展起因、发展趋势分析出来，有效的为客户提供相应的信息内容，不在局限于精准的数据，同时通过分析处理数据网络中的内容，将其中更加深层次的含义体现出来，并且为今后的发展做出合理科学的预判。从而促进各个领域之间的和谐发展。

三、流程分析

大数据时代下的数据分析处理主要需要通过三个步骤：信息的采集、信息的统计分析、信息的预处理。采集阶段中，数据的收集要通过互联网中的不同的数据库，将各个领域中的客户端的数据作为基础的数据采集内容。一般在当前的企业中，都会建立专门的数据库，但由于数据的体系较为庞大，且种类较为繁多，所以需要首先通过这些数据库进行简单的查询和处理工作。此外，在进行这项工作的过程中，还需要有相应的设备和技术支持，以内在进行大量数据的处理查询中，并发数较高，尤其在进行访问和操作的过程中，一些大网站的资源较多，访问量必然会影响查询工作的进展，所以，在数据库之间要设计好负载均衡和分片。而在统计分析中，主要是通过分布式数据库、计算集群等方式对大量的数据分子汇总，同时根据实际的需求或者半结构化数据的需求进行调整即可。选用合理的数据分析模型和数据分析方式。最后，在数据的预处理中，要在导入数据的时候进行简答的清洗和预处理工作，对导入的数据量要时刻的掌控，保证和处理的系统承载能力相对应即可。

四、结束语

大数据时代的发展，引领了多项领域的发现形势，我国也要不断的提升数据处理能力，促进整体经济的发展。

参考文献：

[1]盛恺航.大数据时代下数据分析理念的转变[J].大科技,2018,34(2):257.

[2]邢馨心.大数据时代下数据分析理念的辨析[J].电子制作,2017,54(20):53-54.

[3]张海健.大数据时代下数据分析理念探究[J].文理导航(中旬),2016,54(8):74-74.

作者:王凤伟 单位:河南省濮阳县统计局