『壹』 對企業進行大數據分析有什麼用
正確的大數據分析可以幫助企業更精準的定位客戶，在你拓展客戶資源陷入難題時，運用大數據就可以挖掘出平時挖掘不到的精準潛在客戶資源。詳細一點來說的話，目前市面上比較出名的一些大數據分析商（例如數點營銷，探技，神冊，紅圈等）一般能為企業帶來以下幾點用處：
幫助企業獲取銷售線索，企業可以根據大數據分析結果針對性營銷，比大海撈針廣撒網更有效。
為管理者的決策過程提供支持，管理者的決策不能僅憑自己的意願，有了數據支持才能做出更好的規劃。
降低整體營運成本，有了大數據分析功能，將大幅度節省時間及人力成本。
『貳』 如何分析上市公司的各種指標 數據
一、收入增長
對於收入增長並不能單獨看其數字變化，而要將其進行分解，藉助公司近期的信息公告判斷其增長成分中「價與量」的關系。比如生產規模的增長、擴張多取決於「量」的增長；如果在生產規模不變的情況下，其中的收入增長則更多來源於「價」的增長。同時，還可以借鑒同行業價值的標准指數，去觀察過去一年的變化，進行同比和環比的比較，從而印證企業價值的增長質量。
二、毛利率
原材料、人工成本、折舊等成本項目的上漲，都會對毛利率產生向下的拖累，這就要對公司是否正確地運用價值杠桿進行判斷。如果正確運用，則相關的毛利率下降趨勢屬於合理預期；相反，則要考慮上市公司成本管理效力是否恰當。
三、凈利潤
凈利潤主要是由主營業務利潤和其他業務利潤構成，其構成比例對上市公司價值判斷具有重要意義。通過對凈利潤的來源，分析貢獻度的大小，判斷其收入的健康程度、可持續程度等。此外，凈利潤的同比和環比數據也具有較大價值，結合比較將使判斷更為全面客觀，特別是在判斷一個上市公司將會出現業績拐點的時候，環比數據的價值會進一步凸顯。
四、財務費用
首先要關註上市公司負債率的變動情況，在不考慮利率變化的因素下，著重分析該公司的財務杠桿運用是否合理，由此判斷其風險程度；其次要看其負債是短期還是長期，是否在進行「滾動融資」的操作；最後要細看公司節省財務支出方法的合理性。
五、投資收益
一方面，要對上市公司投資性質進行判斷，如非控股型、一次性、可持續性投資，關鍵要看其投資收益是否具有可持續性，如「投資股票」的收益部分，可能持續性、價值程度就相對較弱；另一方面，要對上市公司收益來源進行判斷，一般分為核心收益和其他業務收益回報，其中，上市公司的核心收益貢獻越高，其盈利質量就越佳，具有一定的穩定性和持續性。
『叄』 大數據分析的技術包括哪些
與傳統的在線聯機分析處理OLAP不同，對大數據的深度分析主要基於大規模的機器學習技術，一般而言，機器學習模型的訓練過程可以歸結為最優化定義於大規模訓練數據上的目標函數並且通過一個循環迭代的演算法實現。
1、編程語言：Python/R
2、資料庫MySQL、MongoDB、Redis等
3、數據分析工具講解、數值計算包、Pandas與資料庫... 等
4、進階：Matplotlib、時間序列分析/演算法、機器學習... 等
『肆』 大數據分析的具體內容有哪些
按照我一個在相數科技的朋友給我講的，通常意義上，大數據，又稱巨量資料，指的是所涉及的數據資料量規模巨大到無法通過人腦甚至主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。而這些，也就是需要進行大數據分析的內容。
如果具體來說，其實在各行各業均存在大數據，比如氣象大數據中對於溫度、適度、污染指數的分析，企業對產品投放、運營的大數據，對消費者使用情況的大數據等等，這些大數據都可以通過智能分析進行有效的利用。
『伍』 大數據分析的具體內容有哪些
隨著互聯網的不斷發展，大數據技術在各個領域都有不同程度的應用
1、採集
大數據的採集是指利用多個資料庫來接收發自客戶端(Web、App或者感測器形式等)的數據，並且用戶可以通過這些資料庫來進行簡單的查詢和處理工作。比如，電商會使用傳統的關系型資料庫MySQL和Oracle等來存儲每一筆事務數據，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL資料庫也常用於數據的採集。
在大數據的採集過程中，其主要特點和挑戰是並發數高，因為同時有可能會有成千上萬的用戶來進行訪問和操作，比如火車票售票網站和淘寶，它們並發的訪問量在峰值時達到上百萬，所以需要在採集端部署大量資料庫才能支撐。並且如何在這些資料庫之間進行負載均衡和分片的確是需要深入的思考和設計。
2、導入/預處理
雖然採集端本身會有很多資料庫，但是如果要對這些海量數據進行有效的分析，還是應該將這些來自前端的數據導入到一個集中的大型分布式資料庫，或者分布式存儲集群，並且可以在導入基礎上做一些簡單的清洗和預處理工作。也有一些用戶會在導入時使用來自Twitter的Storm來對數據進行流式計算，來滿足部分業務的實時計算需求。
導入與預處理過程的特點和挑戰主要是導入的數據量大，每秒鍾的導入量經常會達到百兆，甚至千兆級別。
3、統計/分析
統計與分析主要利用分布式資料庫，或者分布式計算集群來對存儲於其內的海量數據進行普通的分析和分類匯總等，以滿足大多數常見的分析需求，在這方面，一些實時性需求會用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及基於MySQL的列式存儲Infobright等，而一些批處理，或者基於半結構化數據的需求可以使用Hadoop。
統計與分析這部分的主要特點和挑戰是分析涉及的數據量大，其對系統資源，特別是I/O會有極大的佔用。
4、挖掘
與前面統計和分析過程不同的是，數據挖掘一般沒有什麼預先設定好的主題，主要是在現有數據上面進行基於各種演算法的計算，從而起到預測(Predict)的效果，從而實現一些高級別數據分析的需求。比較典型演算法有用於聚類的Kmeans、用於統計學習的SVM和用於分類的NaiveBayes，主要使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點和挑戰主要是用於挖掘的演算法很復雜，並且計算涉及的數據量和計算量都很大，常用數據挖掘演算法都以單線程為主。
『陸』 上市公司打造大數據的目的
大數據可應用於各行各業，將人們收集到的龐大數據進行分析整理，實現資訊的有效利用。舉個本專業的例子，比如在奶牛基因層面尋找與產奶量相關的主效基因，我們可以首先對奶牛全基因組進行掃描，盡管我們獲得了所有表型信息和基因信息，但是由於數據量龐大，這就需要採用大數據技術，進行分析比對，挖掘主效基因。總的來說，大數據是對大量、動態、能持續的數據，通過運用新系統、新工具、新模型的挖掘，從而獲得具有洞察力和新價值的東西。以前，面對龐大的數據，我們可能會一葉障目、可見一斑，因此不能了解到事物的真正本質，從而在科學工作中得到錯誤的推斷，而大數據時代的來臨，一切真相將會展現在我么面前。
『柒』 什麼是大數據分析,對企業有什麼用
數據分析是指用統計分析方法對收集的數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結並指導實際工作和生活。
數據分析應用已經深入到工作中的方方面面，小到Excel做表，大到數據化決策指導。以電商行業為例，電商行業的數據分析需求主要集中在流量和轉化。而數據分析師的工作是為了服務自身產品，分析用戶，從而確保更好的銷量。這就要求數據分析師做好用戶畫像，通過數據分析建立用戶模型，不斷挖掘用戶屬性，分析用戶的行為，針對用戶行為制定相應的營銷策略。
『捌』 公司上市需要哪些大數據
證監會有詳細規則
『玖』 大數據概念上市公司有哪些
「大數據」相關的公司：
數據處理、分析環節、綜合處理：勤智數碼、拓爾思、美亞柏科；
語音識別：科大訊飛；
視頻識別：海康威視、大華股份、華平股份、中威電子、國騰電子；
商業智能軟體：久其軟體、用友軟體；
數據中心建設與維護：勤智數碼、天璣科技、銀信科技；
IT咨詢、方案實施：勤智數碼；
『拾』 哪些企業需要大數據分析
大數據(big data,mega data)，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。 大數據的5V特點:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多樣)、Value(價值密度)、Veracity（真實性）。
數據蘊藏著各種信息，企業可以通過大量的數據信息總結出很多有用信息，從而依據這些結論來制定相關的決策去幫助企業的運作。因此，各行各業都需要大數據分析，而且大數據分析現在的發展趨勢良好。
目前來說，應用大數據分析較多的企業為大型零售商，比如各大型連鎖超市；各類銀行；各類軟體公司比如甲骨文，IBM，微軟和SAP等